Study and Implementation of an Object-based Video Pre-encoder for Embedded Wireless Video Surveillance Systems - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

دراسة وتنفيذ برنامج ترميز الفيديو المعتمد على الكائنات لأنظمة المراقبة بالفيديو اللاسلكية المدمجة

Study and Implementation of an Object-based Video Pre-encoder for Embedded Wireless Video Surveillance Systems

Etude et mise en œuvre d’un encodeur vidéo basé objet pour les systèmes de vidéosurveillance sans fils embarqués

Résumé

تكتسب أنظمة المراقبة بالفيديو اللاسلكية المدمجة شعبية واسعة بسبب التقدم في أنظمة إنترنت الأشياء (IoT) وشبكات استشعار الوسائط المتعددة اللاسلكية. هذه الأنظمة لها العديد من التطبيقات ، بما في ذلك تتبع الأهداف العسكرية والمراقبة ، والإغاثة في حالات الكوارث ،ومراقبة الصحة الطبية الحيوية، والاستشعار الزلزالي ، ومراقبة البيئة ، والمدن الذكية.لا يزال نقل بيانات الوسائط المتعددة بمعدل بت منخفض مع الحفاظ على البيانات المرسلة عالية الجودة يمثل مشكلة صعبة في الأنظمة التي تعمل بالبطارية بسبب محدودية توفر الطاقة. تتناول هذه الرسالة هذا التحدي من خلال تحسين كفاءة الطاقة في شبكات استشعار الوسائط المتعددة اللاسلكية لبيئات المراقبة اللاسلكية ذات الموارد المحدودة. ينصب التركيز على تطوير برامج ترميزجديدة تقلل من استهلاك الطاقة مع الحفاظ على جودة عالية من الخبرة لكل من المعالجة البشرية والآلية. تقدم الأطروحة طرقًا منخفضة التعقيد لاكتشاف مناطق الاهتمام(ROI) في إطارات الفيديو. سيعزز ذلك الدقة والمتانة من خلال الاستفادة من تقنيات اكتشاف الأجسام المتعددة. تم دمج تقنيات الكشف هذه كمرمزات مسبقة في سلاسل تشفير مختلفة للمراقبة بالفيديو اللاسلكي ، مما يؤدي إلى توفيركبيرفي الطاقة ومعدل البت يصل إلى ٩٨% مع الحفاظ على جودة خدمة مقبولة (QoS) وجودة الخبرة.تظهر العديد من الاختبارات والتجارب جدوى وفعالية الأساليب المقترحة في هذه الأطروحة. تمهد نتائج هذا البحث الطريق للبحث المستقبلي فيهذا المجال.
Embedded wireless video surveillance systems are gaining widespread popularity due to advancements in internet of things (IoT) systems and wireless multimedia sensor networks. These systems have numerous applications, including military target tracking and surveillance, disaster relief, biomedical health monitoring, seismic sensing, environment monitoring, and smart cities. Transmitting multimedia data at a low bitrate while maintaining high-quality transmitted data is still a challenging problem in battery-powered systems due to limited energy availability. This thesis addresses this challenge by optimizing energy efficiency in wireless multimedia sensor networks for resource-constrained wireless surveillance environments. The focus is on developing novel encoders that minimize energy consumption while maintaining high Quality of Experience (QoE) for both human and machine processing. The thesis introduces low-complexity methods for detecting regions-of-interest (ROI) in video frames. This will enhance accuracy and robustness by leveraging multiple object detection techniques. These detection techniques are integrated as pre-encoders in different encoding chains for wireless video surveillance, resulting in significant energy and bitrate savings of up to 98% while preserving acceptable quality of service (QoS) and QoE. Several tests and experiments demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed approaches in this thesis. The findings of this research pave the way for future research in this field
Les systèmes de vidéosurveillance sans fil embarqués gagnent en popularité grâce aux progrès des systèmes Internet des objets (IoT) et des réseaux de capteurs multimédias sans fil. Ces systèmes ont de nombreuses applications, notamment le suivi et la surveillance de cibles militaires, les secours en cas de catastrophe, la surveillance de la santé biomédicale, la détection sismique, la surveillance de l'environnement et les villes intelligentes. La transmission de données multimédias à faible débit tout en maintenant des données transmises de haute qualité est toujours un challenge dans les systèmes alimentés par batterie en raison de l'énergie limitée. Cette thèse relève ce défi en optimisant l'efficacité énergétique dans les réseaux de capteurs multimédias sans fil pour les environnements de surveillance sans fil à ressources limitées. L'accent est mis sur le développement de nouveaux codeurs qui minimisent la consommation d'énergie tout en maintenant une qualité d'expérience (QoE) élevée pour le traitement humain et machine. La thèse introduit des méthodes de faible complexité pour détecter les régions d'intérêt (ROI) dans les images vidéo. Cela améliorera la précision et la robustesse en tirant parti de plusieurs techniques de détection d'objets. Ces techniques de détection sont intégrées en tant que pré-encodeurs dans différentes chaînes d'encodage pour la vidéosurveillance sans fil, permettant d'importantes économies d'énergie et de débit jusqu'à 98% tout en préservant une qualité de service (QoS) et QoE acceptable. Plusieurs tests et expérimentations démontrent la faisabilité et l'efficacité des approches proposées dans cette thèse. Les résultats de cette recherche ouvrent la voie à de futures recherches dans ce domaine.
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tel-04171810 , version 1 (26-07-2023)

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Identifiants

  • HAL Id : tel-04171810 , version 1

Citer

Ahcen Aliouat. Study and Implementation of an Object-based Video Pre-encoder for Embedded Wireless Video Surveillance Systems. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université Badji Mokhtar - Annaba (Algérie), 2023. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-04171810⟩
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