Автоматическая экспо- и цветокоррекция при съёмке IP камерами (командный проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Компания On-Air.Pro
Учебный семестр Осень 2017
Учебный курс 3-й курс
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 2-5



Что это за проект?

Когда вы снимаете фото или видео, ваша камера автоматически подстраивается под условия освещения. Когда у нее это не получается, цвета в изображении искажаются (желтые фотографии в домашнем свете, синие в сумерках и т.д.). Это несложно настроить вручную, но теперь представим, что одновременно работает несколько камер. Здесь задача усложнаяется: нужно, чтобы цветопередача и экспозиция на всех камерах была одинаковой.

Здесь нам пригодится опыт телевизионных съёмочных комплексов. На телевидении оператор не занимается настройкой параметров изображения и прочими техническими подробностями, его задача -- направить камеру. Даже фокус за него могут поправить его коллеги. Все параметры экспозиции и цветопередачи настраивают на специальном пульте.

Если взять обычные камеры видеонаблюдения, то они тоже настраиваются дистанционно и у нас есть возможность менять все нужные параметры, посылая на камеры соответствующие команды.

Задача этого проекта -- сделать программу для корректировки параметров камер как вручную, так и в полностью автоматическом режиме. Регулируемые параметры:

1. Цветопередача (Cb/Cr) 2. Экспозиция (яркость, контрастность)

Дополнительные возможности: 1. Мониторинг фокуса


Программа должна иметь пользовательский интерфейс для ручной настройки и переключения режимов (отключения автоматики). Программа предназначена для работы как на пользовательском компьютере (Windows), так и на сервере Linux на виртуальной машине с доступом к камерам через VPN. Адрес получения потока и адрес управления камерой могут отличаться (при работе через матрицу потоков или иной прокси-сервер).

Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте?

  • Управление камерами через ONVIF, включая автодетекцию камер в сети.
  • Анализ визуальных характеристик изображений

Организация работы (Как студенты будут работать в команде?)

Роли и точный состав работ формируется по итогам регистрации желающих участвовать (команда может быть смешанной, в т.ч. со студентами МИЭМ и других факультетов, аналогичная тема заявлена на ярмарке проектов.

Далее организуется slack и трекер (обычно trello), где ведется рабочее общение и трекинг задач.

Встречи -- по договоренности (на первых порах это понадобится точно) на Кочновском, альтернативный и более частый вариант -- аудио/видеосвязь. Удобно, т.к. можно собираться по актуальному вопросу безотлагательно и в любое время в любом составе.

Компоненеты (Из каких частей состоит проект?)

  • UI/личный кабинет (при многопользовательском доступе)
  • Анализатор потоков
  • Управление ONVIF

Какие будут использоваться технологии?

  • ONVIF
  • OpenCV
  • RTSP/MJPEG

Какие начальные требования?

Владеть программированием, желательно иметь опыт общения с OpenCV.

Темы вводных занятий

Не в порядке изложения:

1. Архитектура проекта. API, внешние связи и зависимости.

2. Специфические технологии и используемые инструменты.

3. Доступные ресурсы, организация доступа.

4. Разделение ролей

Критерии оценки

Про работу и оценки почитайте здесь: https://d.pr/143bq

Постарайтесь отнестись к этому с пониманием. Очень часто бодрое начало длится 3-4 недели и потом наступает тишина. Очень хочется, чтобы проекты доводились до запуска, а вы получали опыт успешной разработки и, возможно, работу в этих проектах уже в другом статусе. Но пока это для вас учебная работа, поэтому будем придерживаться описанных по ссылке правил и критериев. Спасибо!

Похожие проекты

Автокоррекция видео обычно происходит по уже записанному материалу (Youtube), в быту камеры не имеют удаленной настройки (разве что современные зеркалки с Wi-Fi при удаленной настройке).

Аналогичный проект на Ярмарке проектов ВШЭ: https://pf.hse.ru/208027466.html

Контактная информация

Денис Королев,

https://www.hse.ru/staff/dkorolev (там есть ссылки на соцсети)

+7 903 610 3290 (месенджеры по вкусу)

d.korolev@gmail.com