Концепція управління інтенсивностью відеотрафіка з використанням мультиагентного підходу

Автор(и)

  • Володимир Вікторович Баранік Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба
  • Юрій Миколайович Рябуха Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба
  • Альберт Анатолійович Леках Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба
  • Оксана Миколаївна Стеценко Харківський національний університет радіоелектроніки
  • Олег Сергійович Куліца Національний університет цивільного захисту України

DOI:

https://doi.org/10.18372/2310-5461.45.14570

Ключові слова:

мультиагентна обробка, інформаційна інтенсивність, відеопотік.

Анотація

Розкривається сутність функціонування методу обробки відеоданих на рівні джерела на базі використання схеми мультиагентної обробки. У рамках мультиагентного підходу описується принцип функціонування даної системи в умовах необхідності забезпечення оперативного зміни інтенсивності відеопотоку у процесі передачі відеоданих кінцевим користувачам. Проводиться огляд особливостей даної схеми обробки, принцип функціонування інтелектуальних агентів та сутність моделі обробки. Наводяться загальні принципи функціонування мультиагентної системи взагалі, з урахуванням того, що кожен з її функціональних вузлів є інтелектуальним агентом - модулем, що здійснює обробку на одному певному етапі загального технологічного процесу в рамках базової технології. Іншими словами – інтелектуальний агент розглядається як сукупність функцій та інструментів обробки даних, які відносяться до того чи іншого технологічного етапу базової технології. Розкривається сутність застосування моделей обробки в ході кодування відеоданих а також логічно обґрунтовується, що такий підхід сприяє як, з одного боку, зменшенню необхідних обчислювальних ресурсів для системи в цілому, так, з іншого боку, також сприяє підвищенню швидкодії при тих же обчислювальних потужностях. Це досягається, зокрема, за рахунок поділу загальних ресурсів базової платформи між окремими агентами, тобто, в цьому випадку можливо виконувати паралельні обчислення, а також за рахунок того, що наявність моделі обробки дозволяє мультиагентній системі працювати в двох режимах - основному і режимі навчання. При цьому, у навчальному режимі система виявляє закономірності між особливостями змісту фрагментів відеопотоку, що надходять на обробку, а також набором параметрів кодування для кожного з агентів, які в сукупності забезпечуватимуть оптимальну обробку. Розглядається функціонування вузлів даної системи, реалізованої на основі базового алгоритму MPEG.

 

Біографії авторів

Володимир Вікторович Баранік, Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба

доктор технічних наук, професор

Юрій Миколайович Рябуха, Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба

доктор технічних наук

Альберт Анатолійович Леках, Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба

кандидат технічних наук

Олег Сергійович Куліца, Національний університет цивільного захисту України

кандидат технічних наук

Посилання

Barannik V.V., Ryabukha Yu. N., Podlesnyi S.A. Structural slotting with uniform redistribution for enhancing trustworthiness of information streams. Telecommunications and Radio Engineering. 2017. Vol. 76. No 7. DOI: 10.1615/TelecomRadEng.v76.i7.40

Barannik V., Podlesny S.A., Yalivets K., Bekirov Ali The analysis of the use of technologies of error resilient coding at influence of an error in the codeword. Modern Problems of Radio Engineering. Telecommunications and Computer Science (TCSET). 13th International Conference. 2016. pp. 52-54. DOI: 10.1109/TCSET.2016.7451965.

Barannik V., Krasnorutskiy A., Ryabukha Yu. N., Okladnoy D. Model intelligent processing of aerial photographs with a dedicated key features interpretation. Modern Problems of Radio Engineer-ing. Telecommunications and Computer Science (TCSET), 13th International Conference. 2016. pp. 736-738. DOI: 10.1109/TCSET.2016.7452167.

Salomon D. Data Compression: The Complete Reference. Fourth Edition. Springer-Verlag Lon-don Limited, 2007. 899 p.

Richardson Ian. H.264 and MPEG-4 Video Compression: Video Coding for Next-Generation Multimedia. 2005. pp. 368.

Vatolin D., Ratushnyak A., Smirnov M. and Yukin V. Methods of data compression. The device archiver, compression of images and videos. M.: DIALOG MIFI, 2013. 384 p.

Ablamejko S.V., Lagunovskij D.M. Obrabotka izobrazhenij: tehnologija, metody, primenenie. - Minsk: Amalfeja, 2000. 303 s.

Tanenbaum A., Van Steen M. Distributed systems. Pearson Prentice Hall, 2007.

Barannik V.V, Ryabukha Yu.N., Tverdokhleb V.V., Barannik D.V. Methodological basis for constructing a method for compressing of transformants bit representation, based on non-equilibrium positional encoding. 2nd IEEE International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (AICT 2017). Lviv, 2017. pp. 188-192. DOI: 10.1109/AIACT.2017.8020096.

Musienko A., Ganjaric J. Technology of coding of digital aerial photographs taking into account classes of a semantic saturation of blocks in system of air monitoring. VII Inter University Confer-ence of Students, PhD Students and Young Scientists ["Engineer of XXI Century"], 08 December 2016 at the University of Bielsko-Biała (ATH). Bielsko-Biała, Poland. 2016. pp. 215-220.

Bezgubova Yu. Multi-Agent Distributed Management Information Flows. Educational resources and technology. 2015. № 1 (9). pp 113-119.

Miano J. Compressed image file formats: JPEG, PNG, GIF, XBM, BMP. 1999. 264 p.

Barannik V., Bekirov А., Lekakh A., Barannik D. A steganographic method based on the modifi-cation of regions of the image with different saturation. Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science, (TCSET’2018): XIVth Intern conf., (Lviv-Slavske, Ukraine, febr. 23–25, 2018). Lviv-Slavske: 2018. pp. 542-545. DOI: 10.1109/TCSET.2018.8336260.

Wallace G. K. The JPEG Still Picture Compression Standard.Communication in ACM. 1991. V34. №4. P. 31 34.

Stankiewicz O., Wegner K., Karwowski D., Stankowski J., Klimaszewski K., Grajek T. Encoding mode selection in HEVC with theтuse of noise reduction. 2017 International Conference on Sys-tems, Signals and Image Processing (IWSSIP). Poznan, 2017. pp. 1-6.

Barannik V., Alimpiev A., Bekirov A., Barannik D., Barannik N. Detections of sustainable areas for steganographic embedding. East-West Design & Test Symposium (EWDTS). 2017. P. 1-4. DOI: 10.1109/EWDTS.2017.8110028.

Christophe E., Lager D., Mailhes C. Quality criteria benchmark for hiperspectral imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Sept 2005. Vol. 43. No 9. P. 2103–2114.

Wallace G.K. Overview of the JPEG (ISO/CCITT) Still image compression: image processing al-gorithms and techniques. Processing of the SPIE. 1990. Vol. 1244. P. 220 233.

Sindeev M., Konushin A., Rother C. Alpha-flow for video matting. Technical Report. 2012. P. 41–46.

Tsai W. J., Sun Y. C. Error-resilient video coding using multiple reference frames. 8th IEEE In-ternational Conference on Communication Software and Networks (ICCSN), pp. 561-564, 2016.

Tsvetkov V.Ya. Cognitive information models. Life Science Journal. 2014. 11(4). рр468-471.

##submission.downloads##

Опубліковано

30.04.2020

Номер

Розділ

Інформаційні технології, кібербезпека