В России создали технологию для бесперебойной видеопередачи в условиях плохого интернета

Ученые пермского политехнического университета (ПНИПУ) разработали новый метод передачи видео, который позволяет системам машинного зрения стабильно работать даже при прерывающемся и медленном соединении интернета. Методика показала эффективность на 28−32% выше по сравнению с существующими решениями.

По данным на 2025 год в РФ установлено более 1,2 миллиона камер видеонаблюдения. Многие из них функционируют на базе машинного зрения — умеют распознавать нетипичные происшествия и передавать в пункт управления для оперативного реагирования. Так работают, к примеру, видеокамеры в палатах интенсивной терапии.

«Ключевой проблемой остается низкая надежность такой передачи данных в условиях нестабильной связи. Из-за зависания изображения или потери качества специалисты могут пропустить признаки ухудшения здоровья пациента или состояние поддерживающего аппарата», — пояснили «Свободной Прессе» в вузе.

Для борьбы с перебоями при передаче видео существуют специальные алгоритмы сжатия, которые уменьшают объем данных, сохраняя только изменения между кадрами. Такие методы сокращают размер передаваемых данных, но требуют больших вычислительных ресурсов. Поэтому они непригодны для маломощных систем, которые обычно встроены в камеры наблюдения, автономных роботов или датчики.

Доцент кафедры «Автоматика и телемеханика» ПНИПУ, кандидат технических наук Андрей Кокоулин рассказал, что вместе с коллегами создали новый программный алгоритм на основе нейронной сети. Он обеспечивает видеопередачу без перебоев и работает в три шага. Сначала программа с помощью ИИ определяет, какой объект на видео самый важный и определяет его границы. Затем упаковывает эти данные с помощью современного формата сжатия — JPEG 2000, похожий на обычный JPEG, но превосходит его по качеству.

«В процессе съемки наша система оценивает текущую скорость интернета и рассчитывает, сколько данных можно успеть передать за время показа одного кадра. Если скорость низкая, данные кадра отправляются не целиком, а только частично. Поскольку нейросеть уже определила, какой участок нужно передать, в первую очередь уходят данные о нужных объектах, даже при плохом соединении», — уточнил Кокоулин.

Для проверки эффективности специалисты искусственно создали ситуацию, когда из-за плохой связи передается только 10−20% видео. В ходе испытаний новая методика показала превосходство над аналогами — ключевые объекты (лица или номера машин) передавались на 54−81% четче, чем в обычных системах, при этом потребляя на 40−45% меньше интернет-трафика.

Ранее президент РФ Владимир Путин говорил, что будущее связано с цифровизацией и искусственным интеллектом.