Zachytávání a komprese videa na vestavěných zařízeních

Abstract

Průmyslové kamery se často využívají pro aplikaci strojového učení. Tyto kamery však produkují velký datový tok a při zpracování videa dále od kamery je potřeba ho redukovat. Problém se snaží vyřešit tato práce. Zaobírá se návrhem systému vhodného pro zachytávání videa z průmyslových kamer, jeho komprimaci a další distribuci aplikacím, které ho zpracovávají. Kromě samotného návrhu popisuje i vhodné technologie použitelné pro vývoj takové multimediální aplikace. V případě tohoto systému byly například využity multimediální frameworky FFmpeg a GStreamer, jež značně zjednodušují implementaci jeho nejdůležitějších částí.Industrial cameras are often used in conjunction with the application of machine learning. However, these cameras produce large bitrate and it needs to be reduced when processing video further away from the camera. This thesis tries to solve the problem by design of system suitable for grabbing video from industrial cameras, its compression and distribution to machine learning application. The thesis describes technologies applicable to the development of the multimedia application. For example frameworks FFmpeg and GStreamer were used implementation of the system.