В пресс-службе Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) сообщили, что ученые вуза разработали алгоритм, обеспечивающий стабильную передачу видео даже при низком качестве интернет-соединения. Технология превосходит существующие аналоги на 28−32% и потребляет на 40−45% меньше трафика.
Проблема прерывистой видеотрансляции особенно актуальна для систем машинного зрения: камер наблюдения, автономных роботов и датчиков. Традиционные методы сжатия данных требуют значительных вычислительных ресурсов и не подходят для маломощных устройств. Новая разработка использует нейросеть для определения ключевых объектов в кадре и приоритетной передачи их данных.
Алгоритм работает в три этапа: выделение области интереса, сжатие по стандарту JPEG 2000 и адаптивная отправка данных с учётом текущей скорости интернета. Это обеспечивает чёткую передачу критически важных элементов — например, лиц или номеров машин — даже при потере 80−90% данных.
Технология может применяться в системах видеонаблюдения для МЧС, геологоразведки и сельского хозяйства, где часто возникают проблемы со связью. Разработка не требует мощного оборудования и может быть интегрирована в прошивки существующих устройств.