Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 732 сообщений
Cообщения с меткой

работа с видео - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
vancsoftremat

Видеорегистратор HD Smart

Вторник, 21 Сентября 2016 г. 01:38 (ссылка)

bigimg (197x700, 84Kb)
6ZQpsn9t5SyNPuQCrFnqhnezbg6bPhA9NyrnqgCsTAzdQI8ZjCiz

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
vancsoftremat

CAR DVR MIRROR - зеркало-регистратор с камерой заднего вида

Вторник, 21 Сентября 2016 г. 01:33 (ссылка)

bigimg (197x700, 84Kb)
MlT4kxefvWgwBiEp4TahL5CGhOKH0UEcAVPFbRceVvBGFE6Uwp4Pjsh

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

На пути к простоте: как сложно она дается разработчикам

Вторник, 30 Августа 2016 г. 13:24 (ссылка)

«Сила простоты» — эта фраза все чаще звучит в комнатах разработчиков Macroscop во время планирования версий. Сейчас мы как никогда сфокусированы на простоте продукта, включении в него только того, что реально нужно пользователям, и удалении всего мало востребованного.



Удивительно, но сделать продукт простым для пользователя очень сложно. Мы поняли это на собственном опыте, когда столкнулись с вопросами, на которые не нашли однозначного ответа:

• что важнее, простота или функциональность?

• до какой степени нужно и можно упрощать продукт?

• и на кого ориентироваться в конечном счете при внесении изменений?



Простота – это сложно

Конечно, нам всегда было ясно, что продукт надо делать простым для пользователя. Это подтверждается и здравым смыслом, и опытом успешных компаний из самых разных областей.



Посмотрите, например, на Dropbox. Однажды гендиректор Macroscop Артем Разумков пообщался с одним из создателей этого сервиса. Тот рассказал, что идея хранения файлов в облаке была известна давно, и для этого надо было нажать на кнопку только 1 раз – загрузить файл. То, что придумали они – это просто переход от одного нажатию к нулю нажатий: человек просто помещает файл в обычную папку, и он загружается в облако автоматически. Кнопку «загрузить» вообще не надо нажимать! Эта простая идея перехода от 1 нажатия к 0 нажатий позволила им взлететь до невероятных высот. Вот она сила простоты!



Или Uber. Почему он стал так популярен? Потому что он предельно прост для пользователя: не надо звонить и сообщать оператору, где ты и куда поедешь, отсчитывать наличные для таксиста и мучиться с разменом. Ты нажимаешь ровно на одну кнопку, и к тебе приезжает машина. Что может быть проще и удобнее?!



image



Но почему тогда не все продукты подобны Uber? Дело в том, что сделать просто очень сложно. Некоторые думают, что простота – это просто для всех, но на самом деле простота – это просто для пользователей, но она очень тяжело дается разработчикам.

Например, Google. Google для пользователя – это одна поисковая строка, это очень просто. Но над тем, чтобы, введя в этой строке поисковой запрос, пользователь получил то, что нужно, работают тысячи инженеров, разработчиков, исследователей. Можно было бы вставить много разных настроек и фильтров, которые пользователь должен был бы покрутить, чтобы поиск выдал ему то, что нужно, но инженеры Google взяли это на себя. И для того, чтобы у пользователя было все так просто, они реализовали чрезвычайно сложные технологии, которые понимают и догадываются, какие настройки поиска подразумеваются.



Как мы упрощаем продукт



Сделать просто – сложно. Разработать просто сразу – практически невозможно. Поэтому путь к простому для пользователя продукту чаще всего идет через упрощение чего-то сложного, а не создание с нуля чего-то сразу простого и удобного.



И для создания нового, и для упрощения существующего у нас один рецепт — делать все исключительно в связке с пользовательским опытом!

В одном из предыдущих постов мы рассказывали о том, как создали новый модуль видеоаналитики — функцию межкамерного трекинга. Она позволяет отслеживать траекторию перемещения человека по нескольким камерам видеосистемы. Изначально, когда появилась идея создать межкамерный трекинг, мы не думали о его удобстве для пользователей. Мы хотели ВЫПУСТИТЬ ФУНКЦИЮ, как хотят многие разработчики. И на начальном этапе межкамерный трекинг был одним из фильтров поиска.



image

Изначально межкамерный трекинг был одним из фильтров поиска Macroscop



В Macroscop был поиск по размеру, поиск по приметам, поиск по месту в кадре и… межкамерный трекинг. Конечно, это было нелогично и неудобно для пользователя. Чтобы активировать межкамерный трекинг, необходимо было проделать какие-то невероятные манипуляции: сначала найти человека, траекторию которого будешь строить — для этого задать приметы, раскрасить образец, найти его в архиве; потом на одном из результатов активировать режим межкамерного трекинга; потом добавлять туда образцы по одному вручную. Это было долго, сложно и абсолютно не так, как надо было пользователю. А ему надо было «трекать»: увидеть объект на экране и построить траекторию тут же, прямо сейчас, а не рисовать приметы и раскрашивать человечков.

Когда мы поняли это и решили работать над удобством и простотой, мы сформулировали цель: 7 из 10 людей, которые ранее не пользовались функцией межкамерного трекинга и более того не являются профессиональными пользователями систем видеонаблюдения, а просто умеют работать на компьютере, должны без устных подсказок с нашей стороны решить задачу построения траектории. Мы прошли несколько итераций улучшения, после каждой из которых приглашали 10 разных пользователей, садили их за компьютер и просили решить эту задачу. И когда 7 из 10 «подопытных» самостоятельно построили траекторию, мы решили, что сделали межкамерный трекинг действительно удобным для пользователя.



image

В обновленном межкамерном трекинге можно начать «трекать», как только нужный человек появился в кадре



Сегодня общение с пользователями непосредственно внедрено в процесс разработки. Разработчики созваниваются и встречаются с теми, кто использует видеосистемы, и непосредственно проверяют на них то, что разработали. А прежде чем начать разрабатывать что-то новое, они должны пообщаться как минимум с 5-ю пользователями и понять детально, что именно и в каком виде им надо.



Такая разная простота



Как соблюсти баланс простоты и функциональности? Как не уйти в отрыв и не удалить что-то реально полезное и незаменимое? До какой степени можно упрощать? Для продуктов широкого потребления этой грани нет. Но надо понимать, что консьюмерские и профессиональные продукты – это разные вещи, и надо по-разному рассматривать подход к их разработке. Да, человеку, который хочет уехать на такси, здорово для этого просто нажать одну кнопку. Но человеку, который работает с профессиональной системой безопасности, нажимать одну кнопку как-то несерьезно.



Для бизнес-продуктов, таких как ПО для видеонаблюдения, вопрос упрощения диалектичен. Надо искать баланс простоты и функциональности. Эта диалектичность возникла и с нашим упрощенным межкамерным трекингом. Мы сделали простой интерфейс, который позволяет неподготовленным людям построить траекторию, и для этого включили в функцию специальные подсказки. А когда обновленный межкамерный трекинг попал в руки профессиональных пользователей систем безопасности, они сказали, что эти подсказки им совсем не нужны и даже мешают.

Возможно, мы совершили ошибку, приглашая для тестирования не профессионалов, а людей с улицы, ведь это узкоспециализированная функция видеоаналитики, которой будут пользоваться эксперты. С другой стороны, мы считаем, что межкамерный трекинг – это решение, которое принципиально сможет изменить работу с архивом для всех, а не только для профессионалов. Вот вам и противоречие: с одной стороны, сейчас мы четко понимаем, что межкамерным трекингом пользуются только профессионалы и делать надо для них, с другой стороны, мы верим, что эта функция сможет изменить подход к работе с архивом в целом для ВСЕХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ.



Нет однозначного ответа на вопрос предела простоты, и нет единственно правильного рецепта, иначе все бы его применяли.



Как совместить несовместимое? Разделить!



Если упрощать надо, а отказываться от функциональности не хочется, можно разделить продукты.



Однажды наш ключевой партнер обратился с запросом на доработку ПО Macroscop для очень крупного, серьезного проекта. Нужно было реализовать чат для общения операторов видеосистемы. Когда мы стали делать эту функцию, поняли, что она очень специфична, и 99% пользователей не понадобится. Тогда мы в первый раз задумались о разделении программного обеспечения на два разных продукта, один из которых будет сконцентрирован на простоте и им будет пользоваться большинство наших пользователей, другой, специфический продукт, будет фокусироваться на функциональности и использоваться в сложных крупных видеосистемах.



Мы решили, что такое разделение может стать хорошим вариантом соблюдения баланса простоты и функциональности. Несколько месяцев назад мы выпустили продукт для масштабных видеосистем Macroscop Ultra и приняли решение удалить часть существующего функционала из «обычного» Macroscop.



Единственно верного решения нет



Вопрос простоты при разработке продукта остается для нас открытым. Единственно верного решения и однозначного ответа на противоречивые диалектичные вопросы «до какой степени упрощать?», «как при этом оставаться функциональным и полезным продуктом?», «на какую аудиторию ориентироваться при упрощении?» мы не нашли. Возможно, потому что их нет, и каждый разработчик принимает свое решение. Тем не менее сегодня мы видим несколько путей прихода к простоте:



1. Исключить все маловостребованные возможности продукта. При этом решение об удалении каждой функции надо принимать, основываясь на обратной связи от непосредственных пользователей.

2. Оставить весь функционал и при этом глобально поработать над интерфейсом, стремясь свести получение нужного пользователю результата к «нажатию одной кнопки». При этом надо понимать всю степень утопичности этой цели :)

3. Разделить продукт на несколько версий, ориентированных на решение разных задач и использование разными пользователями.

Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/308796/

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Просмотр видео «сбоку»

Суббота, 24 Июля 2016 г. 03:55 (ссылка)

Однажды у меня родился в голове вопрос о том, как бы выглядело видео, если посмотреть на него «сбоку». То есть, если сложить все кадры видео в стопку один за другим, потом разрезать эту стопку на части вдоль оси времени, получив тем самым кадры для нового видео:







Но в интернете я не нашёл ответа. Наконец, дошли руки проделать такой эксперимент.







Ширина нового видео в таком случае равняется количеству кадров исходного, а количество кадров нового видео — ширине исходного. Я прикинул, что лучше ограничиться небольшим форматом видео (640х360) и отрезком в 640 кадров, чтобы итоговое видео получилось не утомительным по времени и достаточным, для наблюдения эффекта. Экспортировал кадры из VirtualDub в png, набросал программку для Node.js (что первое под руку попалось), обработал, собрал новые кадры обратно в видео. И вот, что получилось.



Исходное видео:









Вид сбоку:









Результат оказался интереснее, чем я ожидал. Я думал меньше распознаваемых деталей будет. Просмотрел несколько раз, чтобы разглядеть каждую сцену, потом решил взглянуть «сверху».



Вид сверху:









Вид сверху получился квадратным, более коротким (360 кадров) и менее забавным. Учитывая полученный опыт, я попытался подобрать сцену, которая смотрелась бы интереснее — с плавно перемещающимися относительно камеры персонажами в полный рост или лицо крупным планом.



Исходное видео:









Вид сбоку:









тут код, если кому интересно
var FRAME_WIDTH = 688;
var FRAME_HEIGHT = 384;
var FRAMES_COUNT = FRAME_WIDTH;

var fs = require('fs');
var PNG = require('node-png').PNG;

function makeFileName(i, prefix) {
prefix = prefix || "srcv/";
return prefix + ("00" + i).substr(-3) + ".png";
}

function createFrame(dstFrameIdx) {
var dstFrame = new PNG({
width: FRAMES_COUNT,
height: FRAME_HEIGHT
});

var done = 0;

for (var i = 0; i < FRAME_WIDTH; i++) {
var srcFrameData = fs.readFileSync(makeFileName(i));
var srcFrame = new PNG({filterType: 4});

srcFrame.on("parsed", (function (srcFrameIdx) {
return function () {
for (var p = 0; p < FRAME_HEIGHT; p++) {
var srcIdx = (FRAME_WIDTH * p + (FRAME_WIDTH - dstFrameIdx - 1)) << 2;

var dstIdx = (FRAMES_COUNT * p + srcFrameIdx) << 2;

dstFrame.data[dstIdx] = this.data[srcIdx];
dstFrame.data[dstIdx + 1] = this.data[srcIdx + 1];
dstFrame.data[dstIdx + 2] = this.data[srcIdx + 2];
dstFrame.data[dstIdx + 3] = this.data[srcIdx + 3];
}

if (++done == FRAMES_COUNT) {
dstFrame.pack().pipe(fs.createWriteStream(makeFileName(dstFrameIdx, "dstv/")))
.on("finish", function () {
console.log("done " + dstFrameIdx);
dstFrameIdx++;

if (dstFrameIdx < FRAMES_COUNT) {
createFrame(dstFrameIdx);
}
});
}
};
})(i));

srcFrame.write(srcFrameData);
}
}

createFrame(+process.argv[2]);






Не старался и не думал об оптимизации, хотел скорее получить хоть какой-то результат. После обработки первых кадров понял, что ждать не много (минут 10-15), если запустить сразу несколько процессов, и успокоился.



YouTube вроде попортил качество видео немного, поэтому прилагаю оригинальные файлы на всякий случай. Кстати, видео «с другого направления» сжимаются хуже при тех же настройках кодека.



Если кто-то уже делал нечто подобное или встречал, или есть другие идеи по необычному представлению видео или звука, делитесь в комментариях. Спасибо за внимание :)
Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/306282/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
ganaG

Сделать гифку из видео он-лайн

Четверг, 23 Июня 2016 г. 10:49 (ссылка)

Это цитата сообщения Лариса_Гурьянова Оригинальное сообщение

Сделать гифку из видео он-лайн



ПАМЯТКА НАЧИНАЮЩИМ БЛОГГЕРАМ


Сделать гифку из видео он-лайн


Конечно, продвинутые блоггеры сделают такую гифку в ФШ.
Но я предлагаю вам сервис, на котором мы получим гифку из видео за три клика



Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Romiks

Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»

Суббота, 18 Июня 2016 г. 17:31 (ссылка)

Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»




Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»



 


Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»


Хотите создать свою домашнюю видеостудию. Полноценная домашняя видеостудия - это уже не роскошь, а необходимость. Это залог качества ваших видео и вашей репутации. Создать полноценную видеостудию в домашних условиях с минимальными вложениями. Причём комфортную студию, в которой можно записывать разные по типу ролики: живые видео, напротив хромакея, обучающие, скринкасты, вебинары и многие другие. Мы выяснили, что отсутствие специального выделенного места для работы с видео наряду с самодельным оборудованием - это смертный приговор вашим будущим роликам.


 


Читать далее - Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»


 


Источник: http://dvd-info.ucoz.ru/news/videokurs_moja_domashnjaja_videostudija/2016-05-15-1267


 

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Romiks

Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»

Вторник, 17 Мая 2016 г. 12:08 (ссылка)

Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»




Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»



 


Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»


Хотите создать свою домашнюю видеостудию. Полноценная домашняя видеостудия - это уже не роскошь, а необходимость. Это залог качества ваших видео и вашей репутации. Создать полноценную видеостудию в домашних условиях с минимальными вложениями. Причём комфортную студию, в которой можно записывать разные по типу ролики: живые видео, напротив хромакея, обучающие, скринкасты, вебинары и многие другие. Мы выяснили, что отсутствие специального выделенного места для работы с видео наряду с самодельным оборудованием - это смертный приговор вашим будущим роликам. В студии предусмотрено все необходимое для комфортной работы.


 


Читать далее - Видеокурс «Моя домашняя видеостудия»


 


Источник: http://dvd-info.ucoz.ru/news/videokurs_moja_domashnjaja_videostudija/2016-05-15-1267


 

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Анализ тенденций в сфере мобильного широкополосного доступа (MBB)

Вторник, 10 Мая 2016 г. 17:07 (ссылка)

Мы живём в эпоху быстрого развития мобильного широкополосного доступа (MBB). Современные абоненты уже привыкли к доступности всех видов информации на своих мобильных телефонах. Ещё никогда технология MBB не была настолько близка и доступна людям.



Проанализировав статистику использования мобильных услуг, тенденции развития мобильных терминалов и перспективы мобильных услуг по итогам 2015 года, компания Huawei сделала восемь ключевых выводов, о которых мы расскажем ниже.



• Использование мобильных услуг: ожидается, что в 2020 году 70% всего объёма трафика мобильных данных будет приходиться на видеосервисы. Абоненты ещё больше привыкнут просматривать видео на своих мобильных телефонах в любое время и в любом месте. В то же время услуга передачи голоса Voice over LTE (VoLTE) обеспечит для абонентов 4G новый уровень качества аудиовизуального сервиса.



• Терминалы: в 2015 году более 70% мобильных телефонов были оборудованы дисплеями, по значению PPI соответствующими требованиям Retina начального уровня. С увеличением ёмкости аккумуляторов мобильных телефонов продолжительность их работы не возрастает в той же пропорции. Увеличения времени работы аккумуляторов можно добиться путём оптимизации мобильных приложений.



• Будущие услуги: для поддержки виртуальной реальности (VR) с разрешением retina-уровня скорость передачи данных должна достигать уровня Гбит/с. С развитием Интернета вещей (IoT) всё больше устройств будут потреблять трафик данных автоматически в соответствии с конкретными сценариями их использования.



Важнейшие наблюдения



1. Повсеместная доступность мобильного видео



Согласно анализу всемирного трафика данных, создаваемого мобильными приложениями, трафик из стран с высоким уровнем развития MBB, например, из Японии и Южной Кореи, составляет около 50% от общего объёма. На развивающихся рынках доля трафика мобильного видео быстро возрастает. Можно говорить о том, что чаще всего услуги MBB в рассматриваемом периоде использовались именно для просмотра мобильного видео («в любое время и в любом месте»). Мы также выяснили, что сеть 4G сильнее стимулирует потребление видео в формате HD по сравнению с традиционной сетью 3G.







Среднемировой ежемесячный объём потребляемого пользователем трафика составляет 500 Мбайт. Однако в некоторых странах с высоким уровнем развития сетей MBB эта цифра превышает 4 Гбайт в месяц. Следовательно, потребность людей в просмотре мобильного видео в определённой степени подавлена. Одной из основных причин этого является высокая стоимость трафика для пользователя.



2. Измерение воспринимаемого пользователем качества видео



С быстрым развитием технологий мобильного Интернета просмотр видеопрограмм на мобильных терминалах стал широко распространённым видом развлечения.



Для измерения воспринимаемого пользователем качества просмотра онлайновых видеопрограмм компания Huawei совместно со Школой новых СМИ при Пекинском университете провела исследования, охватившие свыше 3000 потребителей из более 30 городов мира. Результаты этих исследований показывают, что пользовательское восприятие определяется следующими основными факторами: объём потребляемых мобильных данных, длительность задержек видео, предварительная буферизация и уровень разрешения изображения. Последние три фактора зависят от пропускной способности передачи данных в мобильной сети.



Оценка этих факторов позволяет оценить возможность поддержки онлайн-видео конкретной мобильной сетью. В сотрудничестве с лидирующей лабораторией по исследованию человеческого фактора и эргономики компания Huawei измеряет воспринимаемое пользователем качество видео, используя устройства отслеживания направления взгляда и регистрацию физиологических параметров. После оценки этих трёх факторов Huawei выполняет анализ и моделирование, а затем формулирует результат на основе стандарта оценки пользовательского восприятия для мобильного видео — mobile video MOS (vMOS).







Стандарт vMOS создан на базе усреднённой экспертной оценки MOS (Mean Opinion Score) — широко признанного в отрасли стандарта оценки качества. Оценка vMOS рассчитывается на основе факторов, влияющих на восприятие пользователя: качество видео, длительность предварительной буферизации и продолжительность задержек воспроизведения. Метод vMOS позволяет оценить качество видео с точки зрения пользователя мобильной сети. Для проведения тестирования по методу vMOS можно скачать и установить SpeedVideo — разработанное Huawei тестовое приложение на основе vMOS.



3. Широкополосный звук (HD Voice) с эффектом присутствия



Наблюдательные пользователи наверняка замечали, что иногда во время совершения вызова значок 4G внезапно исчезает. Это происходит потому, что звук в сети 4G поддерживается недостаточно хорошо, и смартфонам, чтобы обеспечить предоставление голосовых услуг, приходится переключаться на сеть 2G или 3G. С ростом популярности VoLTE сеть 4G будет доступна в любом месте, где вам захочется сделать звонок или воспользоваться услугами передачи данных. По мнению Huawei, технология VoLTE позволит предоставить пользователям совершенно новый уровень качества звучания.



Быстрое установление соединения при вызове



По сравнению с вынужденным переключением на сеть 2G или 3G задержка при установлении соединения через сеть VoLTE гораздо ниже (примерно 1 секунда). При этом в традиционных сетях 2G задержка установления соединения при голосовом вызове составляет около 6 секунд.







Кристально чистый звук



Традиционные голосовые услуги 2G и 3G ориентированы на стандарты обычной проводной телефонной сети, ширина голосового диапазона в которой составляет от 300 до 3400 Гц. Однако человеческое ухо способно воспринимать частоты в диапазоне от 20 до 20 000 Гц и легко замечает любые искажения звука. В сетях VoLTE диапазон звуковых частот составляет от 50 до 7000 Гц. Чем шире частотный диапазон, тем комфортнее и естественнее звук воспринимается человеческим ухом.



Видеовызовы 720P+ с высоким качеством



VoLTE легко поддерживает видеочат. Мы выяснили, что в одном и том же сетевом окружении видеовызовы в сети VoLTE осуществляются более чисто и стабильно, чем в большинстве приложений для видеочата.



Одновременное использование голосовых услуг и передачи данных



Технология VoLTE уже введена в коммерческое использование в Южной Корее. Южнокорейский телекоммуникационный оператор запустил основанные на технологии VoLTE услуги Uwa, обеспечивающие приём вызовов на мобильных терминалах без прерывания работы услуг передачи данных. Запуск услуг Uwa вызвал рост как продолжительности голосовых вызовов, так и объёма трафика данных. Эти услуги также стимулируют желание абонентов пользоваться связью, так как позволяют общаться в чате, не прерывая работу сервисов передачи данных.



4. Компромисс между задержкой и пропускной способностью



Сеть 4G обеспечивает значительно большую производительность передачи через радиоинтерфейс по сравнению с сетью 3G. Другими словами, пропускная способность этой сети гораздо выше. Однако при этом воспринимаемое пользователем качество видео не всегда выше в той же пропорции. Результаты исследования показывают, что доступная пропускная способность имеет отрицательную корреляцию со сквозной задержкой в сети. Поэтому субъективно воспринимаемую пользователями скорость передачи данных можно увеличить путём снижения сквозной задержки.



От пропускной способности сети зависит, какого оператора выберут абоненты. Оптимизация задержки требует совместных усилий телекоммуникационных операторов и провайдеров услуг. В настоящее время существует два основных пути оптимизации сквозной задержки.



1. Сокращение общей длины тракта передачи: длину тракта можно сократить, размещая контент по возможности ближе к абонентам. В числе наиболее часто используемых решений — размещение узлов CDN как можно ближе к абонентам и развёртывание кэширующих узлов.



2. Оптимизация ресурсов передачи: задержку в линиях передачи можно оптимизировать путём преимущественного использования оптоволоконных ресурсов с целью сокращения числа участков переприёма.



С точки зрения технологической и архитектурной эволюции ожидается, что сеть 5G будет поддерживать скорость скачивания трафика 10 Гбит/с со сквозной задержкой не более 1 мс. К этому моменту «нулевое ожидание» станет нормой качества для мобильных услуг.



5. Ёмкость аккумуляторов: быть всегда на связи



Ресурс аккумуляторных батарей до сих пор является узким местом, ограничивающим возможности пользователей мобильных телефонов. Он зависит от целого ряда факторов: ёмкости аккумулятора, размера экрана, привычек пользователя и наличия на смартфоне приложений, требующих постоянного соединения с Интернетом (например, социальных сетей).



В последние годы продолжается устойчивый рост ёмкости аккумуляторов в ответ на увеличение размеров экранов. Согласно анализу информации о 18 крупнейших мировых изготовителях смартфонов, 54,5% устройств, выпущенных в 2014 году, имели экран с диагональю 5 дюймов или более. В 2015 году это соотношение уже составило 76%, причем большинство смартфонов имело экран размером 5 или 6 дюймов. В 2014 году 29,7% новых смартфонов имели аккумулятор ёмкостью не менее 3000 мА·ч. Аккумулятором емкостью от 3000 до 4000 мА·ч оснащены 36,2% смартфонов.



Однако рост ёмкости аккумуляторов не компенсирует рост продолжительности пользования устройствами и объёмов мобильного трафика данных. Анализ привычек пользователей за последние годы показывает, что основную часть времени они тратят на приложения, требующие постоянного выхода в Интернет, например, Facebook и WeChat. Поэтому необходима оптимизация, которая учитывала бы специфику использования таких приложений.



Эффективным средством продления ресурса аккумуляторных батарей является механизм Unified Heartbeat, используемый в некоторых марках смартфонов. Сообщения Heartbeat информируют устройства на противоположном конце линии о состоянии онлайн для более эффективного использования канала. Однако различные приложения рассылают эти сообщения с различной частотой. Сообщения Heartbeat и push-сообщения, посылаемые приложениями, постоянно потребляют ресурс аккумуляторной батареи. Механизм Unified Heartbeat сокращает объём обмена сигнальными сообщениями, посылая унифицированные сообщения Heartbeat устройству на противоположном конце не постоянно, а по заданному расписанию. Таким образом достигается экономия ресурса батареи.







Добиться увеличения времени работы аккумуляторных батарей можно также за счет использования новейших голосовых услуг 4G (Voice over LTE; «голос через LTE»). Используя прерывистый приём (discontinuous reception; DRX) с длинными циклами, пользователи определённых моделей смартфонов меньше расходуют ёмкость батареи по сравнению с использованием традиционных услуг 2G/3G.



6. Преодоление ограничений разрешающей способности Retina-дисплеев



По мере совершенствования аппаратных средств смартфонов увеличивается и разрешение их дисплеев. Все крупнейшие производители смартфонов стремятся использовать в своих флагманских моделях следующего поколения дисплеи с более высоким разрешением. Анализ данных по 18 изготовителям смартфонов из разных стран показывает ощутимый рост доли терминалов с дисплеями высокого разрешения. Процентная доля терминалов с разрешением не менее 1080p увеличилась с 25% в 2014 году до 36,4% в 2015 году. Ко второму полугодию 2015 года в серию было запущено 85 моделей терминалов с разрешением 2K, среди которых 51 модель — это планшеты и смартфоны. Компания Sony выпустила первый в мире смартфон с разрешением 4K — Sony Xperia Z5 Premium.



Huawei полагает, что вскоре появятся планшеты с диагональю 7–10 дюймов, отвечающие требованиям для retina-разрешения предельного уровня (выше 4K), которые обеспечат непревзойдённое качество просмотра 2D-видео невооружённым глазом. Что касается приложений виртуальной реальности (VR), то в них для создания виртуальных изображений используется принцип раздвоения изображения при расстоянии между глазами и дисплеем порядка нескольких сантиметров. Если смартфон с разрешением 2K использовать для просмотра VR-видео, то эффект будет таким же, как при просмотре на нём же видео с разрешением 360p. Таким образом, погоня за более высоким разрешением смартфонов никогда не прекратится.



7. «Незаметный» трафик данных



Обычно пользователи понимают, что при просмотре ими веб-сайтов или онлайн-видео генерируется определённый трафик данных. Однако в некоторых случаях потребление такого трафика остаётся незамеченным для пользователей, например, при отправке с их устройств данных о состоянии здоровья или выгрузке фотографий в облачное хранилище. Можно с уверенностью предсказать, что с развитием Интернета вещей (IoT) и искусственного разума стирание границ между физическим и цифровым миром будет ускоряться. Люди постепенно становятся «узлами сети». В такой «компьютеризированной» жизни у каждого из нас будут специальные агенты (т. е. вещи) для различных сценариев. Эти агенты будут автономно скачивать данные для своих хозяев (т. е. людей) согласно требованиям конкретного сценария. Например, при включении в автомобиле режима мобильного офиса будет автоматически скачиваться электронная почта. По мере того как наша жизнь будет всё больше компьютеризироваться, незаметный трафик станет обычным явлением.



Некоторые приложения осуществляют предварительную загрузку данных. В основном это нужно для просмотра видео, т. к. позволяет сократить время начального ожидания и повысить субъективно воспринимаемый уровень качества. Объём таких предварительно загружаемых данных обычно составляет от 100 до 500 кбайт. Как показывают результаты тестирования просмотра видео в Facebook, воспроизведение начинается после нажатия на экран с практически нулевым временем ожидания.



Компания Huawei также обнаружила, что сеанс 4G по умолчанию (default bearer) остаётся активным даже при выключенной передаче данных. Это определяется требованиями стандарта и никак не связано с операционной системой. На некоторых терминалах во время процедур подтверждения состояния может генерироваться сигнальный трафик. Поэтому для предотвращения генерации подобного трафика рекомендуется помимо отключения передачи данных также отключать режим 4G.



8. «Гигабитный мир» делает виртуальную реальность повсеместно доступной



Технологии VR переносят нас в виртуальный мир. К числу устройств виртуальной реальности, обеспечивающих удовлетворительное качество восприятия, можно отнести Oculus Rift DK2, Sony Project Morpheus и Samsung Gear VR. Головные устройства виртуальной реальности подразделяются на очки (подключаемые к смартфонам), шлемы (подключаемые к персональным компьютерам) и самодостаточные устройства типа all-in-one (используемые независимо). В настоящее время среди энтузиастов видеоигр популярностью пользуются устройства VR, подключаемые к персональным компьютерам. Huawei считает, что самодостаточные мобильные VR-устройства широкого потребления станут наиболее распространёнными, т. к. они лучше отвечают требованиям виртуальной реальности и не страдают от технических проблем, присущих смартфонам.



VR-контент на смартфоны или компьютеры загружается заранее, а не скачивается с сервера после изменения точки обзора. Поэтому задержка в канале передачи не является основным фактором, определяющим величину «задержки при выводе движущихся объектов» (motion-to-photon; MTP). Ввиду недостаточного уровня развития игровых устройств для стрельбы в виртуальном пространстве и технологий видеосинтеза в первую очередь популярность завоюют источники видео с разрешением 4K (меньшим или равным 4K и не отвечающим требованиями к PPI для retina-разрешения начального уровня). Повышение вычислительных возможностей терминалов не является основным трендом развития VR. Благодаря росту скоростей передачи в мобильных сетях вычисления могут производиться в облаке с доставкой результатов непосредственно на терминалы.



Для того чтобы технологии записи с высоким разрешением появились и окрепли, нужно время. Поэтому в ближайшие годы для сервисов виртуальной реальности будет использоваться видео 4K. Для внедрения VR-видео по запросу (VoD) потребуется высокая пропускная способность. Скорость передачи 1 Гбит/с ускорит коммерциализацию высококачественных VR-сервисов.



www.vk.com/huaweirussiaofficial

www.facebook.com/huaweirus

www.linkedin.com/company/huawei-russia

www.twitter.com/huaweirus



Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/283256/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Отключение аналогового спутникового ТВ: 4 года спустя (часть 2)

Суббота, 30 Апреля 2016 г. 20:19 (ссылка)

Всем ещё раз привет!



4 года назад было полностью прекращено вещание аналоговых телеканалов с группировки спутников Astra 19.2°E. Это были последние спутники в мире, которые на тот момент ещё транслировали телеканалы в аналоге. Данное событие не могло пройти мной незамеченным, и я решил используя имеющееся у меня оборудование записать максимальное количество отключений телеканалов. Как я это делал и что из этого вышло можно прочитать в цикле из двух статей.



В первой части статьи я рассказал немного о себе и о том, что предшествовало массовому отключению телеканалов 30 апреля 2012 года.

В этой части я уже непосредственно коснусь хронологии отключения телеканалов, а также технических моментов, связанных с используемым оборудованием и самим процессом записи. Будет побольше технических моментов, будут фоточки и, конечно же, много видео.

Кому интересно — добро пожаловать под кат :)



Итак, поехали!

29 апреля 2012 года, воскресенье, поезд Минск-Брест. Прибываю в 21:42 и бегом гружёный чемоданами со всяким железом, проводами и кассетами лечу домой. По ожиданиям Big Analog Shutdown должен произойти в ночь с 29 на 30 апреля по немецкому времени. В запасе было почти 5 часов. Надо было подключить всё оборудование, перекрутить обе тарелки на 19,2 градуса восточной долготы, подготовить кассеты и… ждать.

На тот момент у меня было в наличии две спутниковые антенны, два аналоговых ресивера, пять видеомагнитофонов, из них три было с HiFi-звуком и поддержкой LP и два телевизора.

Список оборудования
Ресиверы:

— Nokia SAT 8003 S

— Echostar SR-90



Видеомагнитофоны:

— Sony SLV-P58EE — модулятор с D/K звуком

— Sony SLV-E160EE — резервный

— Sony SLV-E780

— LG DCK688X

— Blaupunkt RTV-760 HiFi



Телевизоры:

— Электроника-409Д

— Casio TV-1400



Тракт



Тракт был построен довольно хитрым образом. Ресивер Nokia не имеет такого OSD, чтобы полностью не перекрывать картинку. Попросту говоря, я не мог вывести в угол экрана текущее время. Зато Echostar умел это. Впридачу он ещё показывал SIGNAL STRENGTH прямо поверх картинки, что было весьма удобно для точной настройки антенн. Также очень неплохой OSD имел видеомагнитофон LG — в любой момент на экран можно было вывести текущее время.

Т.к. ресиверов было два, а видеомагнитофонов — три, и видеомагнитофоны достаточно сильно отличались по качеству записи, было решено поступить так:

1) Сигнал с Нокии подавался сначала на LG, а затем — на Blaupunkt. Тем самым можно было иметь одну запись «чистого» эфира, другую — с текущим временем, для того чтобы проще было потом ориентироваться в записях. Сигнал же с Блаупункта композитом уходил прямиком на Casio. Данная связка использовалась для записи «конкретного» канала. Т.е. переключение каналов было по большей части только по требованию, либо когда ничего интересного не намечалась, каналы крутились параллельно со второй связкой.

2) Сигнал с Echostar уходил на Sony-E780, далее шёл на Sony-P58EE. С последнего ВЧ-сигнал уходил на Электронику-409Д. На этой связке я записывал заппинги, когда находился рядом с видеомагнитофонами.



Писалось всё на VHS-видеокассеты, всего вышло 6 полностью записанных лент E-180 и E-240. Что-то писалось в LP, что-то в SP. В дальнейшем кассеты были оцифрованы, нарезаны и самое интересное было залито на мой канал на YouTube.



Обещанные фоточки установки:

Фоточки






















UPD: Нашёл видео, записанное на VHS-C видеокамеру, где я записал и вкратце на ломаном английском рассказал об установке. Сразу прошу прощения, разговорной практики у меня тогда не было, а видео я готовил на англоязычный форум. В итоге оно так и не было опубликовано нигде до сего момента.







Хронология отключений



На одном из форумов, посвященных спутниковому приёму, было найдено расписание отключений, я ориентировался на него, но что-то пошло не так немцы в этом плане оказались не особо пунктуальными, либо я чё-то где-то перепутал, сейчас уже сложно сказать, давно это было:

Расписание отключений
Detailed timetable for the closure of analogue satellite broadcasting

and activation of the HD programming from ARD and ZDF

As at 5 December 2011, subject to change

29.04.2012 — 30.04.2012

21:00 clock off Tp.49 (KI.KA) to closedown

03:00 clock off Tp.30 (rbb)

03:01 clock off Tp.35 (arte)

03:02 clock off Tp.36 (Phoenix)

03:03 clock off Tp.39 (WDR television)

03:04 clock off Tp.40 (TV-hr)

03:05 clock off Tp.41 (BR-alpha)

03:06 clock off Tp.45 (Bavarian Television)

03:07 clock off Tp.43 (MDR network)

03:08 clock off Tp.48 (SWR BW TV)

03:09 clock off Tp.61 (SWR television RP) by SES ASTRA

03:10 clock off Tp.10 (3sat) by SES ASTRA

03:11 clock off Tp.33 (ZDF) by SES ASTRA

03:12 clock off Tp.25 (NDR TV)

03:13 clock off Tp.19 (The First)

The launching of the ARD and ARD-HD1-HD2 at Frankfurt starts on 30 April 2012

03:15 clock or clock at 03:30. The HD programs themselves are only a few minutes after

the activation of the respective carrier for the audience to be available.

03:15 clock

Injection of the beam transponder for ARD-HD1 19 in Frankfurt (The first HD, arte

HD, HD BW SWR, SWR RP HD)

03:30 clock

Injection of the beam transponder for ARD-HD2 25 in Frankfurt (HD PHOENIX, NDR

FS NDS HD, HD NDR FS MV, NDR FS HH HD, NDR FS SH HD, HD BR South, North BR HD)

03:58 clock

Shutdown of the carrier for ZDF-HD1 Transponder11 in Frankfurt (The first HD, ZDF HD

and Arte HD)

Then place the intrusion on the ZDF and ZDF Transponder 11 HD1 HD2

Transponder 10 in Mainz.

04:00 clock

Injection of the carrier for ZDF in Mainz-HD1 transponder 11 (ZDF HD, HD zdf_neo,

zdf.kultur HD)

04:15 clock

Injection of the carrier for the transponder 10 in Mainz (ZDFinfo HD, HD 3sat, KI.KA HD)

03:00 bis 05:00 clock clock

The launching of the program with regional WDR HD apart on the circuit

SES ASTRA Tran



Итак, далее по тексту время даётся летнее белорусское GMT+3 (мб исправю всё потом на немецкое).



29 апреля 2012 года, 23:36. Заппинг, ресивер Nokia SAT 8003 S:





Как видим, на многих каналах присутствуют плашки, оповещающие о том, что очень скоро каналы уйдут из эфира.

30 апреля 2012 года, 0:04. Тоже обычный полный заппинг Спустя полчаса качеством похуже — вторая тарелка была слегка сбита, пофикшено только наутро. Ресивер Echostar SR-90:

Заппинг в 0:04






В 0:40 я записал заппинг радиотрансляций:





В конце видео проблемы со звуком — YouTube и авторские права, блин…



Дальше было плохо… Посыпаю голову пеплом — ушёл вздремнуть и поставил будильник не на до время. Оставив записываться один видак на ТВ, другой на радио, вернулся утром и увидел, что ТВ продолжает идти, а радио то уже и нет! Ура, первое отключение зацепили.



30 апреля 2012 года в 4:00 по Минскому уходит RTL-Radio (несущая есть, но звук обрублен) и весь транспордер вместе с ним. Номер транспондера я не зафиксировал, судя по всему, в это же время начали уходить остальные трансы.







На аудиочастотах пропал звук. А что стало с изображением?

Давайте посмотрим заппинг в 5:16:





Видим, что ARTE повесило полупрозрачную плашку, на многих каналах появились заставки о том, что каналы отключены. Tele 5 ещё в эфире.





Далее пачка видео не от меня, переключение на плашки или полное отключение транспондеров:

Пропущенные отключения с 4 до 5 утра
rbb в 4:05







MDR в 4:07







ARD/Das Erste в 4:12







PRO 7 в 4:49







Отключение Tele 5 я также пропустил, посему вот ещё одно видео не от меня.

Tele 5 в 5:30






После отключения Tele5 на его транспондере с сигналом начала твориться какая-то дичь (5:59 по Минску)…







Срывы изображения, непонятно почему. Спектроанализатора у меня нет, но такое ощущение, что соседняя несущая наползла и вызывала сбои в работе АПЧ ресивера. На обоих ресиверах поведение было абсолютно одинаковое. Кто внимательный, тот заметил курсор мыши посреди экрана :)



Дальше до вечера ничего интересного уже не происходило.



Пачка заппингов в 5:59, 6:12:

Заппинги в 5:59, 6:12










В 11:19 трансляцию продолжает вести HSE24, Arte с плашкой и Eurosport. Забегая вперед скажу, что Eurosport оказался долгожителем — его отключили последним. Кое-где задним планом идёт звуковая дорожка, присутствуют сигналы телетекста.

Заппинг в 11:19






В 12:15 видно уже, что Arte трансляцию прекратил, осталась лишь плашка и стоп-кадр на заднем фоне.

Заппинг в 12:15






В 15:44 HSE24 уже отключился. Момент отключения записан не был.

Заппинг в 15:44 после отключения HSE24






Далее ситуация особо не меняется до поздней ночи.

Заппинги в 16:21, 18:23 и 19:40














За это время я успел поделать много других полезных дел, параллельно прощёлкивая все каналы. Составил список транспондеров и забил их все в ресиверы в необходимой последовательности, чтобы потом проще было ориентироватся. Сделать это сразу с ночи я не успел:





1 мая 2012 года, 0:40.

/me за работой :)




В эфире полезную трансляцию ведёт только Eurosport







Буквально через пару минут после заппинга отключится транспондер, вещающий до этого телеканал rbb.

1:04, rbb уже нет






1:16 — отключен транспондер, вещающий до этого HSE24.

HSE24 уже ушёл






Как видим, в эфире только Eurosport. Можете обратить внимание, что в одном канале транслируется английская, а в другом — немецкая аудиодорожки.



Самая вкусняшка - отключение Eurosport.

Информация с форума:

Eurosport will either close Midnight Paris Time (uplink) or Midnight UTC (international satellite time) UTC midnight would mean 01.00 UK/Portugal time, 02.00 Central European Time.


По факту отключились в 2:30 по Минску. Видео:





Немного прокомментирую само видео. В самом начале мы видим, что с сигналом творится какая-то дичь. Несколько секунд было что-то непонятное, чё-то крутили с передатчиком, но видимо инженеры решили дать досмотреть людям снукер :)

В этот момент видим последний айдент и — тадам — цветные полосы, причём полосы с приличными помехами. Eurosport стандартно завершил свой эфир и на этой частоте должен начать вещание ночной телемагазин. Но проработал он всего несколько секунд — несущая была выключена.

ВСЁ. Последний аналоговый спутниковый телеканал завершил вещание.



Ещё заппинг в 2:49






В 3:11 втихаря выключился транспондер, вещающий до этого канал QVC. Вот видео его отключения:

Отключение QVC












1 мая 2011 года, 4:20 — последняя запись, сделанная мной с аналога.







Картинку в этот момент давали 19 транспондеров, в эфире они провисели ещё месяц.

Скриншотики с плашками: tinyurl.com/8ymu7q8



11 мая 2012 года ушли из эфира транспондеры, вещающие RTL, RTL2 и SuperRTL.

15 мая отключились транспондеры Kabel 1, Phoenix и WDR.

30 мая 2012 годавсе оставшиеся аналоговые транспондеры выключены, несущие убраны.

Всё, эпоха аналогового спутникового ТВ закончилась.

Как видим, из эфира все ушли скучно, неинтересно, лишь Eurosport отличился своими глюками.

Самое интересное — после отключения эти транспондеры очень долго оставались без сигнала, что на них творится в данный момент можно посмотреть на Lyngsat или проверить самому. В 2012-м году планы по запуску новых каналов на этих транспондеров не было. В коммерческую эксплуатацию их планировали вывести лишь к 2016-му. И, спрашивается, зачем было отключать, если забить ёмкости было нечем?

В общем, план они свой выполнили :)



В кабельных сетях Германии аналоговые каналы тоже были отключены, пример плашек:





Немножко материалов по теме:



Страничка про Atlantic Bird 3

Страничка про аналоговую Astra

Вот ещё большая таблица, где расписана история вещания аналоговых телеканалов на Astra. Всё по датам, подробно с номерами транспондеров.

Тема на профильном форуме, посвященная отключению спутникового аналога.

Плейлист, где все видео собраны в хронологическом порядке.

И альбом с фотографиями на Google Photo.



На этом моё повествование можно завершить. Надеюсь, мне удалось донести до вас основную хронологию событий четырёхлетней давности, и что-то интересное и, быть может, полезное вы для себя из этих статей вынесли.

Буду рад услышать ваше мнение в целом по изложению, может быть будут какие замечания и пожелания.

В планах написать статью про отключение аналогового телевещания в Республике Беларусь, о том, как можно достать и декодировать Телетекст с самых стандартных VHS-записей, а также статью, как в домашних условиях с минимумом затрат производить качественную перекатку BGA-шных чипов. А там посмотрим, как оно будет :)



Подписывайтесь на мой канал на YouTube, заходите и подписывайтесь на нашу группу в VK, посвящённую первому в Минске музею ретрокомпьютеров.



Спасибо за внимание, жду ваших комментариев!



Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/282792/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Отключение аналогового спутникового ТВ: 4 года спустя (часть 2)

Суббота, 30 Апреля 2016 г. 20:19 (ссылка)

Всем ещё раз привет!



4 года назад было полностью прекращено вещание аналоговых телеканалов с группировки спутников Astra 19.2°E. Это были последние спутники в мире, которые на тот момент ещё транслировали телеканалы в аналоге. Данное событие не могло пройти мной незамеченным, и я решил используя имеющееся у меня оборудование записать максимальное количество отключений телеканалов. Как я это делал и что из этого вышло можно прочитать в цикле из двух статей.



В первой части статьи я рассказал немного о себе и о том, что предшествовало массовому отключению телеканалов 30 апреля 2012 года.

В этой части я уже непосредственно коснусь хронологии отключения телеканалов, а также технических моментов, связанных с используемым оборудованием и самим процессом записи. Будет побольше технических моментов, будут фоточки и, конечно же, много видео.

Кому интересно — добро пожаловать под кат :)



Итак, поехали!

29 апреля 2012 года, воскресенье, поезд Минск-Брест. Прибываю в 21:42 и бегом гружёный чемоданами со всяким железом, проводами и кассетами лечу домой. По ожиданиям Big Analog Shutdown должен произойти в ночь с 29 на 30 апреля по немецкому времени. В запасе было почти 5 часов. Надо было подключить всё оборудование, перекрутить обе тарелки на 19,2 градуса восточной долготы, подготовить кассеты и… ждать.

На тот момент у меня было в наличии две спутниковые антенны, два аналоговых ресивера, пять видеомагнитофонов, из них три было с HiFi-звуком и поддержкой LP и два телевизора.

Список оборудования
Ресиверы:

— Nokia SAT 8003 S

— Echostar SR-90



Видеомагнитофоны:

— Sony SLV-P58EE — модулятор с D/K звуком

— Sony SLV-E160EE — резервный

— Sony SLV-E780

— LG DCK688X

— Blaupunkt RTV-760 HiFi



Телевизоры:

— Электроника-409Д

— Casio TV-1400



Тракт



Тракт был построен довольно хитрым образом. Ресивер Nokia не имеет такого OSD, чтобы полностью не перекрывать картинку. Попросту говоря, я не мог вывести в угол экрана текущее время. Зато Echostar умел это. Впридачу он ещё показывал SIGNAL STRENGTH прямо поверх картинки, что было весьма удобно для точной настройки антенн. Также очень неплохой OSD имел видеомагнитофон LG — в любой момент на экран можно было вывести текущее время.

Т.к. ресиверов было два, а видеомагнитофонов — три, и видеомагнитофоны достаточно сильно отличались по качеству записи, было решено поступить так:

1) Сигнал с Нокии подавался сначала на LG, а затем — на Blaupunkt. Тем самым можно было иметь одну запись «чистого» эфира, другую — с текущим временем, для того чтобы проще было потом ориентироваться в записях. Сигнал же с Блаупункта композитом уходил прямиком на Casio. Данная связка использовалась для записи «конкретного» канала. Т.е. переключение каналов было по большей части только по требованию, либо когда ничего интересного не намечалась, каналы крутились параллельно со второй связкой.

2) Сигнал с Echostar уходил на Sony-E780, далее шёл на Sony-P58EE. С последнего ВЧ-сигнал уходил на Электронику-409Д. На этой связке я записывал заппинги, когда находился рядом с видеомагнитофонами.



Обещанные фоточки установки:

Фоточки




















Хронология отключений



На одном из форумов, посвященных спутниковому приёму, было найдено расписание отключений, я ориентировался на него, но что-то пошло не так немцы в этом плане оказались не особо пунктуальными, либо я чё-то где-то перепутал, сейчас уже сложно сказать, давно это было:

Расписание отключений
Detailed timetable for the closure of analogue satellite broadcasting

and activation of the HD programming from ARD and ZDF

As at 5 December 2011, subject to change

29.04.2012 — 30.04.2012

21:00 clock off Tp.49 (KI.KA) to closedown

03:00 clock off Tp.30 (rbb)

03:01 clock off Tp.35 (arte)

03:02 clock off Tp.36 (Phoenix)

03:03 clock off Tp.39 (WDR television)

03:04 clock off Tp.40 (TV-hr)

03:05 clock off Tp.41 (BR-alpha)

03:06 clock off Tp.45 (Bavarian Television)

03:07 clock off Tp.43 (MDR network)

03:08 clock off Tp.48 (SWR BW TV)

03:09 clock off Tp.61 (SWR television RP) by SES ASTRA

03:10 clock off Tp.10 (3sat) by SES ASTRA

03:11 clock off Tp.33 (ZDF) by SES ASTRA

03:12 clock off Tp.25 (NDR TV)

03:13 clock off Tp.19 (The First)

The launching of the ARD and ARD-HD1-HD2 at Frankfurt starts on 30 April 2012

03:15 clock or clock at 03:30. The HD programs themselves are only a few minutes after

the activation of the respective carrier for the audience to be available.

03:15 clock

Injection of the beam transponder for ARD-HD1 19 in Frankfurt (The first HD, arte

HD, HD BW SWR, SWR RP HD)

03:30 clock

Injection of the beam transponder for ARD-HD2 25 in Frankfurt (HD PHOENIX, NDR

FS NDS HD, HD NDR FS MV, NDR FS HH HD, NDR FS SH HD, HD BR South, North BR HD)

03:58 clock

Shutdown of the carrier for ZDF-HD1 Transponder11 in Frankfurt (The first HD, ZDF HD

and Arte HD)

Then place the intrusion on the ZDF and ZDF Transponder 11 HD1 HD2

Transponder 10 in Mainz.

04:00 clock

Injection of the carrier for ZDF in Mainz-HD1 transponder 11 (ZDF HD, HD zdf_neo,

zdf.kultur HD)

04:15 clock

Injection of the carrier for the transponder 10 in Mainz (ZDFinfo HD, HD 3sat, KI.KA HD)

03:00 bis 05:00 clock clock

The launching of the program with regional WDR HD apart on the circuit

SES ASTRA Tran



Итак, далее по тексту время даётся летнее белорусское GMT+3 (мб исправю всё потом на немецкое).



29 апреля 2012 года, 23:36. Заппинг, ресивер Nokia SAT 8003 S:





Как видим, на многих каналах присутствуют плашки, оповещающие о том, что очень скоро каналы уйдут из эфира.

30 апреля 2012 года, 0:04. Тоже обычный полный заппинг Спустя полчаса качеством похуже — вторая тарелка была слегка сбита, пофикшено только наутро. Ресивер Echostar SR-90:

Заппинг в 0:04






В 0:40 я записал заппинг радиотрансляций:





В конце видео проблемы со звуком — YouTube и авторские права, блин…



Дальше было плохо… Посыпаю голову пеплом — ушёл вздремнуть и поставил будильник не на до время. Оставив записываться один видак на ТВ, другой на радио, вернулся утром и увидел, что ТВ продолжает идти, а радио то уже и нет! Ура, первое отключение зацепили.



30 апреля 2012 года в 4:00 по Минскому уходит RTL-Radio (несущая есть, но звук обрублен) и весь транспордер вместе с ним. Номер транспондера я не зафиксировал, судя по всему, в это же время начали уходить остальные трансы.







На аудиочастотах пропал звук. А что стало с изображением?

Давайте посмотрим заппинг в 5:16:





Видим, что ARTE повесило полупрозрачную плашку, на многих каналах появились заставки о том, что каналы отключены. Tele 5 ещё в эфире.





Далее пачка видео не от меня, переключение на плашки или полное отключение транспондеров:

Пропущенные отключения с 4 до 5 утра
rbb в 4:05







MDR в 4:07







ARD/Das Erste в 4:12







PRO 7 в 4:49







Отключение Tele 5 я также пропустил, посему вот ещё одно видео не от меня.

Tele 5 в 5:30






После отключения Tele5 на его транспондере с сигналом начала твориться какая-то дичь (5:59 по Минску)…







Срывы изображения, непонятно почему. Спектроанализатора у меня нет, но такое ощущение, что соседняя несущая наползла и вызывала сбои в работе АПЧ ресивера. На обоих ресиверах поведение было абсолютно одинаковое. Кто внимательный, тот заметил курсор мыши посреди экрана :)



Дальше до вечера ничего интересного уже не происходило.



Пачка заппингов в 5:59, 6:12:

Заппинги в 5:59, 6:12










В 11:19 трансляцию продолжает вести HSE24, Arte с плашкой и Eurosport. Забегая вперед скажу, что Eurosport оказался долгожителем — его отключили последним. Кое-где задним планом идёт звуковая дорожка, присутствуют сигналы телетекста.

Заппинг в 11:19






В 12:15 видно уже, что Arte трансляцию прекратил, осталась лишь плашка и стоп-кадр на заднем фоне.

Заппинг в 12:15






В 15:44 HSE24 уже отключился. Момент отключения записан не был.

Заппинг в 15:44 после отключения HSE24






Далее ситуация особо не меняется до поздней ночи.

Заппинги в 16:21, 18:23 и 19:40














За это время я успел поделать много других полезных дел, параллельно прощёлкивая все каналы. Составил список транспондеров и забил их все в ресиверы в необходимой последовательности, чтобы потом проще было ориентироватся. Сделать это сразу с ночи я не успел:





1 мая 2012 года, 0:40.

/me за работой :)




В эфире полезную трансляцию ведёт только Eurosport







Буквально через пару минут после заппинга отключится транспондер, вещающий до этого телеканал rbb.

1:04, rbb уже нет






1:16 — отключен транспондер, вещающий до этого HSE24.

HSE24 уже ушёл






Как видим, в эфире только Eurosport. Можете обратить внимание, что в одном канале транслируется английская, а в другом — немецкая аудиодорожки.



Самая вкусняшка - отключение Eurosport.

Информация с форума:

Eurosport will either close Midnight Paris Time (uplink) or Midnight UTC (international satellite time) UTC midnight would mean 01.00 UK/Portugal time, 02.00 Central European Time.


По факту отключились в 2:30 по Минску. Видео:





Немного прокомментирую само видео. В самом начале мы видим, что с сигналом творится какая-то дичь. Несколько секунд было что-то непонятное, чё-то крутили с передатчиком, но видимо инженеры решили дать досмотреть людям снукер :)

В этот момент видим последний айдент и — тадам — цветные полосы, причём полосы с приличными помехами. Eurosport стандартно завершил свой эфир и на этой частоте должен начать вещание ночной телемагазин. Но проработал он всего несколько секунд — несущая была выключена.

ВСЁ. Последний аналоговый спутниковый телеканал завершил вещание.



Ещё заппинг в 2:49






В 3:11 втихаря выключился транспондер, вещающий до этого канал QVC. Вот видео его отключения:

Отключение QVC












1 мая 2011 года, 4:20 — последняя запись, сделанная мной с аналога.







Картинку в этот момент давали 19 транспондеров, в эфире они провисели ещё месяц.

Скриншотики с плашками: tinyurl.com/8ymu7q8



11 мая 2012 года ушли из эфира транспондеры, вещающие RTL, RTL2 и SuperRTL.

15 мая отключились транспондеры Kabel 1, Phoenix и WDR.

30 мая 2012 годавсе оставшиеся аналоговые транспондеры выключены, несущие убраны.

Всё, эпоха аналогового спутникового ТВ закончилась.

Как видим, из эфира все ушли скучно, неинтересно, лишь Eurosport отличился своими глюками.

Самое интересное — после отключения эти транспондеры очень долго оставались без сигнала, что на них творится в данный момент можно посмотреть на Lyngsat или проверить самому. В 2012-м году планы по запуску новых каналов на этих транспондеров не было. В коммерческую эксплуатацию их планировали вывести лишь к 2016-му. И, спрашивается, зачем было отключать, если забить ёмкости было нечем?

В общем, план они свой выполнили :)



В кабельных сетях Германии аналоговые каналы тоже были отключены, пример плашек:





Немножко материалов по теме:



Страничка про Atlantic Bird 3

Страничка про аналоговую Astra

Вот ещё большая таблица, где расписана история вещания аналоговых телеканалов на Astra. Всё по датам, подробно с номерами транспондеров.

Тема на профильном форуме, посвященная отключению спутникового аналога.

Плейлист, где все видео собраны в хронологическом порядке.

И альбом с фотографиями на Google Photo.



На этом моё повествование можно завершить. Надеюсь, мне удалось донести до вас основную хронологию событий четырёхлетней давности, и что-то интересное и, быть может, полезное вы для себя из этих статей вынесли.

Буду рад услышать ваше мнение в целом по изложению, может быть будут какие замечания и пожелания.

В планах написать статью про отключение аналогового телевещания в Республике Беларусь, о том, как можно достать и декодировать Телетекст с самых стандартных VHS-записей, а также статью, как в домашних условиях с минимумом затрат производить качественную перекатку BGA-шных чипов. А там посмотрим, как оно будет :)



Подписывайтесь на мой канал на YouTube, заходите и подписывайтесь на нашу группу в VK, посвящённую первому в Минске музею ретрокомпьютеров.



Спасибо за внимание, жду ваших комментариев!



Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/282792/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Разработка в собственном соку или как мы поняли, что занимаемся не тем, что нужно пользователям

Пятница, 29 Апреля 2016 г. 12:07 (ссылка)

Вы когда-нибудь задумывались над тем, что тысячи компаний создают свои продукты и технологии в отрыве от пользовательских потребностей и решают самостоятельно придуманные проблемы, которые слабо коррелируют с реально существующими?



В части создания одной из наших технологий мы, разработчики Macroscop, относились к таким компаниям: на протяжении 6 лет работали над функцией, которая, по нашему мнению, должна была сделать жизнь тысяч людей проще и удобнее.



В 2008 году у нас родилась идея максимально упростить процесс поиска в архивах видеосистем. Представьте среднего размера систему из 100 видеокамер и примерно 1000 часов видеозаписей, которые они оставили за сутки (обычно запись видео производится только когда есть активность в кадре). И вам нужно найти что-то в этих записях, но вы не знаете, где и когда это происходило. Вы будете просматривать записи час, второй, третий, и к моменту, когда найдете то, что нужно, проклянете все на свете.



Мы решили создать инструмент, который позволит искать по видео так же, как Google ищет по тексту: задаете в системе человека с какими-нибудь приметами, например, одетого в зеленую футболку и черные джинсы, и получаете всех, кто отвечает этим параметрам.

Мы создали такой инструмент и назвали его индексатором (технологией индексирования объектов). Решение работает с цветовыми сочетаниями образца для поиска: производится кластеризация объекта (выделяются одинаковые по цвету участки), для каждого кластера определяются его характеристики, которые в результате образуют индекс. Аналогично индексы вычисляются для всех объектов в архиве, и путем сравнения программа предлагает оператору набор результатов – всех объектов, индексы которых близки к индексу образца.





Так в индексаторе выглядит формирование поискового образца: оператор может вручную раскрасить фигуру человека в соответствующие цвета.





Поисковые результаты индексатора выдаются в виде набора изображений. Оператор выбирает нужный вариант, после чего просматривает отрезок видео из архива.



Индексатор стал для нас детищем, на котором мы в определенной степени помешались. Мы были поглощены этой идеей и тратили колоссальное количество сил, времени и денег на разработку. Так мы наняли 2 команды высококлассных разработчиков – команда «физиков», выпускников физического факультета, и команда «математиков» — выпускников мехмата, которые в течение целого года «соревновались», разными методами решая задачу индексирования. Кстати, «физики» в этом соревновании победили :)



Мы проводили немало забавных экспериментов, в ходе которых проверяли, как наш индексатор реагирует на то или иное освещение, одежду той или иной расцветки. Например, в тот год проходя по коридору бизнес-центра, в котором мы работали, вы запросто могли встретить мужчин в разноцветных семейных трусах поверх костюмов или джинсов. Это были наши разработчики, которые тестировали, как индексатор реагирует на разные узоры и текстуры.



Работа над развитием индексатора продолжалась вплоть до 2014 года. Мы существенно продвинулись в разработке и создали реально работающий инструмент, но задача распознавания цветовых сочетаний очень сложна, поэтому даже спустя 6 лет качество работы поиска по приметам не было идеальным. При этом индексатор и созданный на его базе модуль интерактивного поиска был доступен для пользователей: он продавался в качестве подключаемого модуля или предоставлялся бесплатно в рамках максимальной версии ПО. Периодически мы выпускали обновления, в рамках которых что-то улучшали, но что-то при этом «падало». Часто это был индексатор, но практически никто и никогда не обращался в компанию с проблемой, что поиск по приметам не работает. И в какой-то момент мы осознали, что такие запросы и жалобы не приходят из-за того, что просто никто им не пользуется и ДАЖЕ НЕ ПЫТАЕТСЯ ПОЛЬЗОВАТЬСЯ. А мы занимаемся абстрактными разработками, реализацией идей, абсолютно оторванных от реальности.



В 2014 году мы признали, что наша идея поиска по приметам потерпела неудачу, двигаться дальше в том же режиме было нельзя. Мы решили сделать разворот.

План был таким: плотно пообщаться с 50 реальными пользователями систем видеонаблюдения и узнать у них, что они ищут, как они ищут, что им нужно; понять, нужен ли им именно поиск или для них важна работа каких-то интеллектуальных функций в реальном времени.

Мы начали встречаться и общаться. В ходе одной такой встречи нам сказали: «Ваш поиск по приметам – это теоретически интересно, но на практике нам чаще нужно не просто найти человека, а понять, как он перемещался по объекту: откуда пришел, где был, когда и куда ушел». Вскоре эту же потребность независимо друг от друга высказали еще 5 или 7 пользователей.



Мы задумались, как можно решить эту проблему в рамках нашего ПО и предоставить пользователям данные о перемещениях человека по камерам всей системы видеонаблюдения. Мы приступили к разработке межкамерного трекинга.



Межкамерный трекинг позволяет отследить перемещение объектов (в текущей реализации людей) в поле зрения всех камер видеосистемы и получить траекторию этого перемещения. То есть понять, откуда любой интересующий человек пришел, куда ушел и как двигался в рамках системы видеонаблюдения. Технология межкамерного трекинга основывается на все том же индексаторе и поиске по приметам. Пользователь выбирает любого человека в кадре и задает его в качестве образца для поиска на других камерах. Macroscop ищет все визуально похожие объекты на ближайших камерах в смежных интервалах времени. Пользователю необходимо лишь пошагово подтверждать нужного человека в результатах.

Результат работы межкамерного трекинга — путь перемещения человека на плане объекта, видеоролик из фрагментов передвижения с разных камер или слайд-шоу изображений, которые позволяют восстановить полную картину его действий: в какое время появился на объекте, где находился, когда покинул объект.



При любой удобной возможности мы продолжаем валидировать эту идею. Так, например, на прошедшей месяц назад выставке Mips/Securika мы представили межкамерный трекинг и опросили о его полезности более десятка экспертов из лидирующих компаний отрасли. И вот что показали глубокие и детальные интервью:







Наш многолетний опыт разработки индексатора подтвердил общеизвестные истины, о которых пишут в книгах:

1. Генерация идей в отрыве от реальности и последующая их самоотверженная реализация — очень рискованное занятие. Придумали что-то – опросите 10, 50, 100 пользователей. А лучше не занимайтесь абстрактным придумыванием, а выявите реальное больное место.

2. Нащупали потребность, стали воплощать решение – начинайте с прототипов. И постоянно тестируйте, и проверяйте свои разработки на все тех же реальных пользователях. Чем теснее будет связь разработчиков с реальным миром, тем выше шансы не потратить все силы, средства и время на реализацию идеи впустую.

3. Если люди не критикуют ваш продукт, скорее всего, они им просто не пользуются.

4. И, наконец, главное – вовремя распознать, что ваша идея провалилась, и суметь признаться себе и вашей команде в этом. Не бояться делать развороты, анализировать прошлый опыт и быть готовым к тому, что и новая идея может провалиться. Но рано или поздно, пробуя и ошибаясь, все-таки прийти к успеху.



Мы не знаем, станет ли межкамерный трекинг на практике полезной и востребованной фишкой нашего продукта. Поэтому и к его разработке мы относимся не столь фанатично как ранее к разработке индексатора. Тем не менее, разработчиками новой функции сделано немало, и технология межкамерного трекинга уже существует в релизе Macroscop и доступна для использования как в полной версии, так и в демо-варианте: macroscop.com/download.html



Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/282736/

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Отключение аналогового спутникового ТВ: 4 года спустя (часть 1)

Пятница, 29 Апреля 2016 г. 11:05 (ссылка)

Всем привет, уважаемые Хаброжители!

Это первый мой пост на хабр, посему попрошу сильно не пинать, конструктивная критика по содержанию статьи только приветствуется :)



4 года назад было полностью прекращено вещание аналоговых телеканалов с группировки спутников Astra 19.2°E. Это были последние спутники в мире, которые на тот момент ещё транслировали телеканалы в аналоге. Данное событие не могло пройти мной незамеченным, и я решил используя имеющееся у меня оборудование записать максимальное количество отключений телеканалов. Как я это делал и что из этого вышло можно прочитать в цикле из двух статей.



Большое лирическое вступление
В детстве в нашем районе работал оператор кабельного телевидения Vizit. Подписка стоила очень дорого (насколько помню, на 1999 год месячная подписка была около 25 баксов, что по меркам такого города как Брест было удовольствием для богатых, к коим мы себя не причисляли). Ныне этот оператор существует, правда уже под другим названием. Так вот, у этих ребят был такой убойный сигнал, что мы могли без особых проблем принимать их каналы на лежаший рядомаккуратно проложенный параллельно их кабелю РК-75, идущий от коллективной антенны к нам. Были и другие хитрости, о которых я здесь писать не буду, а то мало ли… В общем, мы могли смотреть телеканалы без подписки, правда в зашумленном качестве но это было всяко лучше чем несколько стандартных каналов с коллективки + поляки на дециметровую «восьмёрку».

Ребята транслировали преимущественно аналог с Астры на немецком (иногда английском), позже появились каналы из НТВ+ (прекрасно помню кодированный аналоговый «Наше кино», который почему-то провисел в эфире почти 3 дня, а потом был заменён на нечто другое), потом уже перешли на трансляцию из цифры. При перенастройках телеканалов эти ребята не отключали эфир в кабеле, и можно было лицезреть весь процесс настройки, изменения параметров, а выглянув в окно, можно было увидеть мужиков, ковыряющихся на крыше с 5-метровым (или больше? по памяти тяжело сказать) рефлектором. Это меня очень сильно увлекало, и я любил часами смотреть на все эти незнакомые слова «Транспондер», «FEC», «Поляризация». Тогда мне было всего 7 лет… Эти кадры очень сильно врезались мне в память.

Давняя мечта детства — поставить тарелку у себя и научиться принимать спутниковые телеканалы была осуществлена лишь в 2010-м году, когда я поступил в университет и переехал на ПМЖ из Бреста в Минск. Буквально с первой стипендии был куплен самый дешёвый на тот момент в продаже комплект аналогового ТВ — круглая тарелка диаметром 0,6м из нержавейки, конвертер Amstrad с КШ=1,2dB, ресивер этой же марки без OSD с четырёхразрядным семисегментным индикатором. За всё это добро было отдано целых 15$ — треть стипендии!

Поскольку жили с ребятами на съёмке, вешать тарелку на стационар побоялись. Попробовали ловить на «швабру» — взяли и прикрутили тарелку на деревянную швабру, выставили её в окно и попытались что-то поймать. Было это глубокой ночью, на пути к 19-му градусу были деревья, и из всех попыток нам повезло словить полезный сигнал всего лишь на 3-4 секунды. На телевизоре «Горизонт» проскочили какие-то бабульки-зомби, был виден логотип телеканала ZDF. Этого нам было более чем достаточно и мы довольные пошли отмечать это дело баночкой пенного нет, на первом курсы мы не пили пиво и вообще пиво вредно :)

Фото сего действа, к сожалению, не сохранилось.

Дальше уже была покупка Dreambox DM500, мотоподвес, любезно подаренный другом из Германии, едва ли не выроненная 1,2м тарелка с высоты 9-го этажа и т.д. Но это скорее тема для отдельной статьи :)

К чему это я всё… Поскольку уже в 2010-м было понятно, что аналог со спутника неминуемо уйдёт (расточительно занимать всю полосу транспондера на один канал и 2-3 радио), я решил запечатлеть всё это действо.



В целом вещание в аналоге со спутника, в наземном и кабельном эфире принципиально не отличается. Те же PAL в Европе, SECAM у французов и NTSC у американцев, иногда разбавленные различными нехитрыми кодировками вроде Syster/Nagravision или Eurocrypt. Одно время вещали в экзотических форматах вроде D/D2-MAC, HD-MAC и прочими -MAC, но каналы в этих стандартах я уже не застал — последний телеканал, вещающий в стандарте D2-MAC, датский DR2, был отключен почти 10 лет назад, в 2007-м году. Вот видео его отключения:







Как видим, ничего особенного — просто вырубили сигнал передатчика. К слову, так было не всегда, для сравнения видео отключения телеканала KTLA (2009, Лос Анджелес):







Довольно эффектно, неправда ли? :)

К сожалению, из эфира так уходят не все. Кто-то уходит на обычную ночную профилактику и не выходит из неё, кто-то просто срубает передатчики. Естественно, что мне было очень интересно пронаблюдать, как будут уходить из эфира оставшиеся на тот момент 30 немецких телеканалов.

Big Analog Shutdown был анонсирован на 30 Апреля 2012 года. На момент начала наблюдений за спутниковым аналогом вещание велось со спутников Atlantic Bird 3 5°W и с группировки Astra 19.2°E в Ku-диапазоне. С атлантика вещало пять французских телеканалов в SECAM'е (да-да, том самом честном советско-французском СЕКАМе, который ловился на все советские цветные телики), а с Астры — чуть больше 30-ти телеканалов и примерно столько же радио. Радио, к слову, вещало с тех же транспондеров, что и ТВ, просто со смещением поднесущей выше телесигнала, либо вместо аудиодорожки одного из каналов. Были и целые транспондеры, полностью забитые радио. Радио шло в ОЧЕНЬ высоком качестве, не скажу конкретных цифр по частотке, но судя по всему немцы не скупились на качество и крутили музыку не с MP3.

Как бы то ни было, но всему приходит конец.

Быстрый сёрфинг по Астре по состоянию на 11 июня 2011 года:







В качестве ресивера на данном видео был использован аппарат Nokia SAT 8003 S с поддержкой D2-MAC и Panda Stereo (да-да, нокиа не только мобильники выпускала).

Ресивер выглядит как-то вот так (фото не моё):



Не обращайте внимание на список каналов в видео, он был таким при покупке ресивера и не был актуализирован до записи. Некоторые каналы в 2011-м году не сменили транспондеров и остались на тех же позициях, что вещали в далёких 90-х. На 3:38 можно увидеть, как ресивер ошибочно принял обычный PAL-сигнал за D2-MAC и попытался его декодировать, что естественно у него не получилось.

Как видим, каналов приличное количество, но из них много телемагазинов, смотрибельное на мой взгляд было только Eurosport, Sport 1 да Viva. Радио тоже присутствует, но на ресивере настроено не всё.

То же самое, только на ресивер попроще и днём позже (почему? может быть ошибка в датах):







Здесь уже был использован ресивер Echostar SR-90, можете сравнить качество изображения с Нокии и Эхостара — разница есть. Карта захвата в обоих случаях одна и та же, провода те же :)



1 октября 2011 года из эфира уходит Channel 21 Shop. Не особо интересное событие, впридачу в то время во всю шла учёба и было не до отключения какого-то там телемагазина.



Ещё один заппинг 3 декабря 2011 года. Под спойлером, особо ничего интересного. Те же каналы (за исключением отрубленного телемагазина), та же Нокия.

Заппинг Астры 3 декабря 2011 года






4 декабря 2011 года тарелка была перенастроена на Atlantic Bird 3 для попытки словить французов. Вроде как Брест попадал в зону покрытия, посему было решено рискнуть и повертеть тарелку… Сначала пробный вариант был приём «с руки», т.к. тарелка недоповорачивалась на 5W, после успешной попытки принять этот спутник было подвешен второй кронштейн и тарель была перевешена на другую стену дома.

На что я хотел бы обратить внимание: на этом спутнике использовалась аналоговая кодировка Syster/Nagravision! 2011 год, все сидят на цифре, а французы кодируют свой Canal+ в Nagravision! Для меня это было большим открытием. Вот как выглядит скрэмблированный аналогвый сигнал:







Вся суть кодировки заключалась в перестановке строк в кадре. Декодер должен по своему алгоритму переставить строки таким образом, чтобы получить на выходе исходный кадр. Существует плагин для VirtualDub под названием NagraDub, который успешно декодирует такого рода видео.

Вот пример декодированного отрывка выше:







UPD: Каким-то образом нашёлся заппинг с Atlantic Bird 3 по состоянию на 11 июня 2016. Судя по всему, попытки принять его я предпринимал за полгода до отключений в декабре:







С декабря 2011 года на Атлантике французы обрубили почти все (ха-ха, всего было 5 осталось 2) каналы и пустили вместо них инфоканал с описанием, чо да как надо сделать чтобы ловить в цифре. На этом канале крутился один и тот же ролик на повторе, вот он:







Ещё раз отмечу, что трансляция идёт в самом честном SECAM'е. Качество картинки довольно высокое, не считая мурашек из-за границы зоны покрытия.

Эти плашки оставались в эфире вплоть до… Да не важно, я не зафиксировал этот момент. 1 января 2012 года Canal+ тоже был отключен и на Атлантике в аналоге осталось только два транспондера с плашками.



Первое массовое отключение было запланировано на конец декабря 2011 года. В канун Нового года в даун должны были уйти три транспондера: DMAX на 11377V, Nickelodeon / Comedy Central на 11421H и Viva на 11612H.

Решено было записать отключение Вивы.

Поскольку это был канун Нового 2012 года, было решено поставить на балкон поближе к тарелкам VHS-видеомагнитофон с возможностью записи в LP и HiFi-стереозвуком, ресивер и перекрутить одну из тарелок с HotBird на Астру. Вторая осталась висеть на НТВ+ Eutelsat 36E и радовать нас новогодней дискотекой 80-х.

Было подсчитано примерное время отключения: я исходил из того, что канал будет выключен в полночь по немецкому времени. Но то ли первое шампанское на меня подействовало, то ли немцы что-то перешаманили, но из 8-ми часов записи на ленте телеканал отключился на 7:55. То есть за 5 минут до окончания E-240 ленты.

Вот как это выглядело:







Ничего интересного, ровно по расписанию в полночь по какому-то времени несущая была выключена (и, возможно, сразу переведена на DVB). Дальнейшие помехи можно объяснить работой АПЧГ ресивера и подстройкой на соседний транспондер.



До большого отключения оставалось 119 дней...



Продолжение следует…



P.S. Заходите на мой канал на YT. Канал преимущественно посвящён тематике старого ТВ. Я стараюсь собрать старые заставки, анонсы и другие интересные вещи, которые транслировались на ТВ в далёкие 80-90-е.

P.P.S. А ещё я не могу не воспользоваться моментом и не сказать, что мы в скором времени открываем первый настоящий музей ретрокомпьютеров в Минске. Заходите и подписывайтесь на нашу группу в vk. Мы скоро открываемся, так что следите за новостями :)



За сим откланяюсь.



Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/282728/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

«Телеграм» объявил конкурс на создание видеокамеры для приложения под Android

Среда, 28 Апреля 2016 г. 00:31 (ссылка)

Приложение, очень вовремя занявшее нишу безопасного обмена сообщениями как раз когда тема поголовной слежки за пользователями интернета стала набирать обороты, выходит на новые рубежи.







Судя по материалам для разработчиков, выложенных архивом на Гугл-диске, задачей камеры будет не ожидаемая многими функция видеосвязи, а пока что просто возможность делать видео средствами приложения — вдобавок к уже имеющейся функции фотосъёмки.



Задача – создать легкий и простой интерфейс фото- и видеосъемки для смартфонов на базе Android. Сроки – с 27 апреля по 11 мая. Работы ждем в последний день конкурса (11 мая) в виде apk и Java-исходников по адресу telegram.me/AndroidContest.



Конкурс будет состоять из двух этапов, по две недели каждый. Минимальный призовой фонд конкурса составит 1 миллион рублей. Участники, занявшие первые места, также получат сертификаты победителей конкурса Telegram, подписанные Павлом Дуровым.



Главные требования – скорость и стабильность на всех Android-устройствах 4.1 и выше. Большое значение будет иметь плавность анимаций.

www.fl.ru/projects/2769323/konkurs-telegram-na-sozdanie-kameryi-pod-android.html


Дизайн и механика конкурсного приложения должны соответствовать эскизам из Гугл-архива. На выходе приложение должно сохранять фотографию или видеоролик в галерею устройства.



Это уже не первый конкурс, объявляемый проектом: помимо широко распиаренных конкурсов на обнаружение уязвимости (хабрапользователь x7mz получил за обнаруженную уязвимость вознаграждение $100 тысяч), «Телеграм» решал и более практические задачи вроде создания стикеров и, собственно, Android-приложения.



А лично меня во всей этой истории больше всего инересует другое: означает ли это что видеосвязь в «Телеграме» теперь тоже не за горами?



Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/282650/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Создание сверхдлинных плоских панорамных изображений из видео

Пятница, 22 Апреля 2016 г. 23:11 (ссылка)





Предыстория



Пару лет назад на Хабре была статья, посвящённая Адаму Мадьяру Камера Эйнштейна: как один фотограф изображает время. Мне она показалась очень интересной, но, если честно, то я так и не понял технологию для съёмки видео Stainless. Особенно меня восхитили его фотографии поезда метро. После чего я задался мыслью: а могу ли я сам создать нечто подобное?



Постановка задачи



Недалеко от села, где живут мои родственники, проходит железная дорога и поехав однажды в гости, я прихватил с собой камеру и штатив. Суть задачи, которую я поставил перед собой сводилась к тому чтобы создать панорамное изображение поезда, достаточно длинное, чтобы его невозможно было снять просто собрав плоскую панораму. То есть, я собрался отснять видео и вырезав по центральной полоске с каждого кадра объединить их в надежде получить очень длинную и красивую панораму. Поскольку я являлся счастливым обладателем камеры Canon EOS 600D (технические характеристики) с максимальной частотой 60 FPS при разрешении видео 1280x720, то расчитывать на более высокую частоту не приходилось. С другой стороны панорама высотой 1280 пикселей превосходит вертикальное разрешение большинства мониторов. Поэтому, я полагал, качество результата должно меня устроить.



Примеры в сети Интернет



Прежде чем продолжить я хотел бы привести список ссылок на работы по данной тематике, которые мне удалось обнаружить.



Съёмка! Мотор! Поехали!



Итак, я установил штатив на расстоянии порядка 10 метров от рельсов (чем ближе к рельсам, тем сильнее тряска камеры) и установил камеру в вертикальном положении. Поскольку нам из всего видео кадра нужна лишь средняя полоска, то правильнее всего устанавливать камеру именно в вертикальном, а не горизонтальном положении, так как в этом случае разрешение панорамы будет выше. Например, при горизонтальная ориентация 1920Х1080 даст нам панораму высотой 1080 пикселей, а вертикальная ориентация 1080x1920 даст нам панораму высотой 1920 пикселей.



Съёмку видео лучше всего вести в ручном режиме, т. е. без участия автоматики. Когда объект попадает в кадр, то может сильно измениться освещенность сцены, что заставит камеру поменять выдержку или диафрагму, а это делать нежелательно. Иначе разные части, например, поезда могут быть различными по яркости. Частота кадров для выбранного разрешения естественно должна быть максимальной. Съёмку начинаем секунд за 5-10 до того момента как объект попадёт в кадр. Во-первых, на всякий случай, во-вторых, камера перестала шевелиться после нажатия на кнопку записи, и в-третьих чтобы можно было выбрать фоновый кадр (если освещение быстро меняется, например из-за облаков). Заканчиваем съёмку тоже не сразу, а спустя секунд 5. На своём личном опыте я убедился, что при съёмке желательно просчитать будет ли входить объект в кадр полностью и не будет ли лишнего пустого пространства. У меня на нескольких панорамах верхняя часть поездов немного обрезана. Ну и конечно, желательно выставить ручной фокус и заранее сфокусироваться на объекте (хоть это и трудно бывает сделать, ведь самого объекта пока ещё нет).



Программная часть



Мною была написана программа Trainz Pano (C++ Builder XE3). Приложение 64-разрядное, ОС — Windows 7/8/10. Она заточена именно на создании панорам из видео. Программа доступна как коммерческий продукт и легко гуглится.



Работа с приложением



Чтобы облегчить жизнь и себе и пользователям я разбил процесс создания панорамы на две части: собственно сборку и редактирование. Сделано это по причине того, что большой объём данных лучше сохранить на промежуточном этапе, чтобы их не потерять. Именно по этой причине приложение является 64-битным.



Открытие видео







Я не стал заморачиваться с декодированием видео самостоятельно, моё приложение использует FFMPEG и сначала получает из видео набор изображений, а потом уже с ними работает.



Настройка параметров фона







На самом первом изображении Вы можете видеть повторяющийся узор в качестве фона. Связано это с тем, что из каждого кадра вырезается полоска шириной порядка нескольких десятков пикселей. Собственно они и повторяются, если не перекрываются объектом. Чтобы избавиться от такого фона и заменить его на монотонные линии в приложении есть возможность автоматизировать этот процесс. К сожалению, результат меня иногда немного разочаровывает, поэтому для получения качественного результата после процесса сборки можно перейти к ретушированию.Итак, настраиваем параметры фона.



Сборка панорамы



При съёмке видео камера, по отношению к объекту может быть расположена не прямо, а под некоторым углом. Кроме того, камера может быть расположена под углом к траектории движения объекта. Чтобы компенсировать их влияние в приложении имеются два элемента управления: Вращение и Перспектива. Они определяются путём подбора таким образом, чтобы получаемое изображение не имело зазубрин при стыковке отдельных участков. Ещё один параметр — это Ширина. Он нужен для указания ширины полосок, которые будут вырезаться из текущего кадра и добавляться в результирующую панораму. Все три параметра можно менять в процессе сборки панорамы. Однако чаще всего Вращение и Перспектива настраиваются на начальном этапе и в дальнейшем не меняются. А вот параметр Ширина может меняться, так как скорость движения объекта может быть непостоянной. В моём случае я много раз сталкивался с ускорением и замедлением движения поездов.



Если мы снимаем видео в вертикальной ориентации, то нам понадобится указать в главном меню угол поворота кратный 90 градусам. Есть ещё один момент, который следует учитывать. Когда я писал программу, то исходил из того, что движение объекта осуществляется справа-налево. Что делать, если в действительности движение объекта осуществляется слева-направо? Для этого можно на этапе сборки использовать пункт отразить слева-направо, при этом все надписи мы получим в зеркальном отражении. А на этапе ретуширования воспользуемся командой Отражение панорамы слева-направо и всё встанет на свои места.



Ретуширование панорамы







Чтобы избавиться от повторяющегося фона (если программа не смогла сделать это сама) или восстановить изображение объекта, если он был неверно определён как фон загружаем наше изображение (точнее слои изображения, там их 3) в программу Trainz Pano Editor. Вот краткий список функций, который предоставляет программа:

  • Ретуширование

  • Добавление столбов

  • Удаление столбцов

  • Вертикальная заливка фоном

  • Добавление строк

  • Удаление строк

  • Горизонтальная заливка фоном

  • Градиентный переход

  • Ускоренное движение





Видео работы с программой





On-line справка находится здесь.



Просмотр панорам



При сохранении панорам выявилась одна неприятная деталь, а именно — формат JPEG имеет ограничение на размеры изображения. Для длины и ширины используются 2 байта, поэтому записать панораму длиной более 65535 пикселей не удастся. В то же время у меня были панорамы длиной по 200 000 пикселей и более. Сохранение в BMP и PNG проблем не создаёт, вот только изображения в этих форматах занимают много места на диске. При попытке открыть для просмотра большие панорамы тоже возникли некоторые проблемы. XnView и XnViewMP показывают месиво из пикселей, о чём я написал автору программы, надеюсь в ближайших версиях этот баг пофиксят. Встроенный просмотровщик Windows Фотографии открыл на ура, не подкачал и InfanView. В общем следует исходить из того, что не все вьюверы покажут нам длинные панорамы корректно.



Примеры моих работ



Ознакомиться с некоторыми примерами моих работ можно на сайте. Правда, там они значительно уменьшены в размерах.







Возможная область применения



Помимо панорамных съёмок поездов программу можно использовать для создания панорам колонн авто или мото техники, судов, колонны людей на парадах, демонстрациях, манифестациях. При наличии хороших дорог можно попробовать снять панорамные изображения улиц или пейзажей, например, с поезда, трамвая или автомобиля.



Планы по улучшению приложения




  • Чтение кадров напрямую в приложение без необходимости промежуточного сохранения изображений на диск.

  • Улучшить скорость сборки панорам.

  • Написать новый алгоритм определения фона.

  • Написать JavaScript библиотеку с использованием HTML5 Canvas для отображения очень длинных панорам.





Выводы




  • В настоящее время на рынке нет приложений для создания панорамных изображений из видео файлов.

  • Те единичные примеры панорам, что доступны в сети, как правило, созданы с использованием домашних заготовок, не являющихся готовыми коммерческими продуктами.

  • Программа Trainz Pano в какой то мере решает озвученную выше задачу.

  • К сожалению, в программе Trainz Pano пока что реализована недостаточно качественная технология отделения объектов от фона, что (в общем случае) приводит к необходимости ретуширования панорамы в довольно большом объеме.

  • Вместе с тем, при грамотном использовании (выборе удачного места съёмки против монотонного фона) программа вполне может быть использована как профессионалами так и любителями цифрового фото.








Встречали ли Вы раньше длинные панорамные изображения поездов, колонн людей, авто и мото техники?






































Проголосовало 6 человек. Воздержалось 2 человека.








Вы сами увлекаетесь панорамной фотосъёмкой?






































Проголосовало 5 человек. Воздержался 1 человек.




Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.





Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/282265/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

[Перевод] На что смотрит свёрточная нейросеть, когда видит непристойное фото

Среда, 20 Апреля 2016 г. 22:04 (ссылка)





На прошлой неделе в компании Clarifai мы формально анонсировали нашу модель распознавания непристойного контента (NSFW, Not Safe for Work).



Предупреждение и отказ от ответственности. Эта статья содержит изображения обнажённых тел в научных целях. Мы просим не читать дальше тех, кому не исполнилось 18 лет или кого оскорбляет нагота.






Автоматическое выявление обнажённых фотографий было центральной проблемой компьютерного зрения на протяжении более двух десятилетий, и из-за своей богатой истории и чётко поставленной задачи она стала отличным примером того, как развивалась технология. Я использую проблему детектирования непристойности для пояснения, как обучение современных свёрточных сетей отличается от исследований, проводившихся в прошлом.



В далёком 1996 году...







Одна из первых работ в этой области имела простое и понятное название: «Поиск обнажённых людей», авторы Маргарет Флек и др. Она была опубликована в середине 90-х и представляет собой хороший пример того, чем занимались специалисты по компьютерному зрению до массового распространения свёрточных сетей. В части 2 научной статьи они приводят обобщённое описание техники:



Алгоритм:


  • Сначала найти изображения с большими областями пикселов телесного цвета.

  • Затем в этих областях найти удлинённые области и сгруппировать их в возможные человеческие конечности или объединённые группы конечностей, используя специализированные модули группировки, которые вмещают значительный объём информации о структуре объекта.



Обнаружение кожи осуществлялось путём фильтрации цветового пространства, а группировка регионов кожи происходило с помощью моделирования человеческой фигуры как «набора почти цилиндрических частей, где индивидуальные очертания частей и соединения между частями ограничены геометрией скелета (раздел 2). Более понятной методы разработки такого алгоритма становятся, если изучить иллюстрацию 1 в научной статье, где авторы показали некоторые правила группировки, составленные вручную.







В научной статье говорится о «точности распознавания 60% и полноте (recall) 52% на неконтролируемой выборке из 138 изображений обнажённых людей». Авторы также показывают примеры корректно распознанных изображений и ложных срабатываний с визуализацией тех областей, которые обрабатывал алгоритм.











Главная проблема при составлении правил вручную — это то, что сложность модели ограничена терпением и воображением исследователей. В следующей части мы увидим, как свёрточная нейросеть, обученная для выполнения той же задачи, демонстрирует намного более сложное представление тех же данных.



Теперь в 2014 году...



Вместо изобретения формальных правил для описания, как должны быть представлены входные данные, исследователи в области глубинного обучения придумывают сетевые архитектуры и наборы данных, которые позволят системе ИИ освоить эти представления напрямую из данных. Однако из-за того, что исследователи не указывают точно, как должна реагировать сеть на заданные входные данные, возникает новая проблема: как понять, на что конкретно реагирует нейросеть?







Для понимания действий свёрточной нейросети нужно интерпретировать активность признака на различных уровнях. В остальной части статьи мы изучим раннюю версию нашей модели NSFW, подсвечивая активность с верхнего уровня вниз до уровня пиксельного пространства на входе. Это позволит увидеть, какие конкретно шаблоны на входе вызвали определённую активность на карте признаков (то есть почему, собственно, изображение помечено как "NSFW").



Чувствительность к заслону

Иллюстрация внизу показывает фотографии Лены Сёдерберг после применения скользящих окон 64х64 с шагом 3 нашей модели NSFW к обрезанным/заслонённым версиям исходного изображения.







Чтобы построить теплокарту слева, мы отправляли каждое окно в нашу свёрточную нейросеть и усредняли оценку "NSFW" для каждого пиксела. Когда нейросеть встречается с фрагментом, заполненным кожей, то склонна оценивать его как "NSFW", что приводит к появлению больших красных областей на теле Лены. Для создания теплокарты справа мы систематически заслоняли части исходного изображения и отмечали -1 как оценку "NSFW" (то есть оценку "SFW"). Когда большинство регионов NSFW закрыто, оценка "SFW" возрастает, и мы видим более высокие значения на теплокарте. Для ясности, вот примеры изображений, которые мы отдавали в свёрточную нейросеть для каждого из двух экспериментов вверху.







Одной из замечательных особенностей этих экспериментов является то, что их можно проводить даже если классификатор — абсолютный «чёрный ящик». Вот фрагмент кода, который воспроизводит эти результаты через наши API:



# NSFW occlusion experiment

from StringIO import StringIO

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
import requests
import scipy.sparse as sp

from clarifai.client import ClarifaiApi

CLARIFAI_APP_ID = '...'
CLARIFAI_APP_SECRET = '...'
clarifai = ClarifaiApi(app_id=CLARIFAI_APP_ID,
app_secret=CLARIFAI_APP_SECRET,
base_url='https://api.clarifai.com')

def batch_request(imgs, bboxes):
"""use the API to tag a batch of occulded images"""
assert len(bboxes) < 128
#convert to image bytes
stringios = []
for img in imgs:
stringio = StringIO()
img.save(stringio, format='JPEG')
stringios.append(stringio)
#call api and parse response
output = []
response = clarifai.tag_images(stringios, model='nsfw-v1.0')
for result,bbox in zip(response['results'], bboxes):
nsfw_idx = result['result']['tag']['classes'].index("sfw")
nsfw_score = result['result']['tag']['probs'][nsfw_idx]
output.append((nsfw_score, bbox))
return output

def build_bboxes(img, boxsize=72, stride=25):
"""Generate all the bboxes used in the experiment"""
width = boxsize
height = boxsize
bboxes = []
for top in range(0, img.size[1], stride):
for left in range(0, img.size[0], stride):
bboxes.append((left, top, left+width, top+height))
return bboxes

def draw_occulsions(img, bboxes):
"""Overlay bboxes on the test image"""
images = []
for bbox in bboxes:
img2 = img.copy()
draw = ImageDraw.Draw(img2)
draw.rectangle(bbox, fill=True)
images.append(img2)
return images

def alpha_composite(img, heatmap):
"""Blend a PIL image and a numpy array corresponding to a heatmap in a nice way"""
if img.mode == 'RBG':
img.putalpha(100)
cmap = plt.get_cmap('jet')
rgba_img = cmap(heatmap)
rgba_img[:,:,:][:] = 0.7 #alpha overlay
rgba_img = Image.fromarray(np.uint8(cmap(heatmap)*255))
return Image.blend(img, rgba_img, 0.8)

def get_nsfw_occlude_mask(img, boxsize=64, stride=25):
"""generate bboxes and occluded images, call the API, blend the results together"""
bboxes = build_bboxes(img, boxsize=boxsize, stride=stride)
print 'api calls needed:{}'.format(len(bboxes))
scored_bboxes = []
batch_size = 125
for i in range(0, len(bboxes), batch_size):
bbox_batch = bboxes[i:i + batch_size]
occluded_images = draw_occulsions(img, bbox_batch)
results = batch_request(occluded_images, bbox_batch)
scored_bboxes.extend(results)
heatmap = np.zeros(img.size)
sparse_masks = []
for idx, (nsfw_score, bbox) in enumerate(scored_bboxes):
mask = np.zeros(img.size)
mask[bbox[0]:bbox[2], bbox[1]:bbox[3]] = nsfw_score
Asp = sp.csr_matrix(mask)
sparse_masks.append(Asp)
heatmap = heatmap + (mask - heatmap)/(idx+1)
return alpha_composite(img, 80*np.transpose(heatmap)), np.stack(sparse_masks)

#Download full Lena image
r = requests.get('https://clarifai-img.s3.amazonaws.com/blog/len_full.jpeg')
stringio = StringIO(r.content)
img = Image.open(stringio, 'r')
img.putalpha(1000)

#set boxsize and stride (warning! a low stride will lead to thousands of API calls)
boxsize= 64
stride= 48
blended, masks = get_nsfw_occlude_mask(img, boxsize=boxsize, stride=stride)

#viz
blended.show()


Хотя такие эксперименты позволяют легко увидеть результат работы классификатора, у них есть недостаток: сгенерированные визуализации часто довольно расплывчаты. Это мешает по-настоящему понять, что в реальности делает нейросеть и понять, что может пойти неправильно во время её обучения.



Развёртывающие нейронные сети (Deconvolutional Networks)

После обучения сети на заданном наборе данных нам бы хотелось взять изображение и класс, и спросить у нейросети что-нибудь вроде «Как мы можем изменить это изображение, чтобы оно лучше соответствовало заданному классу?». Для такого мы используем развёртывающую нейросеть, как описано в разделе 2 вышеупомянутой научной статьи Зайлера и Фергуса 2014-го года:



Развёртывающую нейросеть можно представить как свёрточную нейросеть, которая использует такие же компоненты (фильтрация, пулинг), но наоборот, так что вместо отображения пикселов для признаков она делает противоположное. Для изучения конкретной активации свёрточной нейросети, мы устанавливаем все остальные активации в этом слое на ноль и пропускаем карты признаков как входящие параметры к присоединённому слою развёртывающей нейросети. Потом мы успешно производим 1) анпулинг; 2) исправление и 3) фильтрацию, чтобы восстановить активность в нижнем слое, который породил выбранную активацию. Потом процедура повторяется до тех пор, пока мы не дойдём до исходного пиксельного слоя.



[…]



Процедура похожа на обратное распространение одной сильной активации (в отличие от обычных градиентов), например, вычисление , где — это элемент карты признаков с сильной активацией, а — исходное изображение.


Вот результат, полученный от развёрточной нейросети, которой дали задание показать необходимые изменения на фотографии Лены, чтобы она больше походила на порнографию (примечание: используемая здесь развёрточная нейросеть работает только с квадратными изображениями, так что мы дополнили фотографию Лены до квадрата):







Барбара — более пристойная версия Лены. Если верить нейросети, это можно исправить, добавив красного цвета на губы.







Следующий кадр с Урсулой Андресс в роли Хани Райдер из фильма «Доктор Ноу» с Джеймсом Бондом, занял первое место в опросе 2003 года на «самый сексуальный момент в истории кинематографа».







Выдающийся результат вышеописанных экспериментов состоит в том, что нейросеть смогла понять, что красные губы и пупки — это индикаторы "NSFW". Скорее всего, это означает, что мы не включили достаточное количество изображений красных губ и пупков в наш обучающий набор данных "SFW". Если бы мы оценивали нашу модель только изучая точность/полноту и кривые ROC (показаны внизу, набор тестовых изображений: 428 271), мы бы никогда не обнаружили этот факт, потому что у нашей тестовой выборки такой же недостаток. Это показывает фундаментальную разницу между классифакторами на основе правил и современными исследованиями ИИ. Вместо переработки признаков вручную, мы перекраиваем набор данных, пока признак не улучшится.







В конце концов, для проверки надёжности, мы запустили развёрточную нейросеть на хардкорной порнографии, чтобы убедиться, что усвоенные признаки действительно соответствуют объектам, которые очевидно относятся к NSFW.







Здесь мы ясно видим, что свёрточная нейросеть правильно усвоила объекты «пенис», «анус», «влагалище», «сосок» и «ягодицы» — те объекты, которая наша модель должна распознавать. Более того, обнаруженные признаки гораздо более подробны и сложны, чем могут вручную описать исследователи, и это объясняет тот значительный успех, которого мы добились при использовании свёрточных нейросетей для распознавания непристойных фотографий.

Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/282071/

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Инструмент для быстрого поиска сцен в видео файлах

Среда, 13 Апреля 2016 г. 17:28 (ссылка)

Предыстория



Когда то я поспорил с моим приятелем по поводу одного фильма. Он утверждал, что главный герой говорит одно, я же считал, что он говорит совершенно обратное. В результате мы поспорили на N-ое количество алкогольно-прохладительных напитков и направились к общему другу, который являлся счастливым обладателем VHS-видеоплеера и у которого должен был быть этот самый фильм. Спор этот я проиграл, но, хорошо помню, что мы потратили много времени на поиск именно этой сцены.Годы спустя, уже в наши дни, другой мой приятель переписал мне видео с регистратора на флэшку со словами, что там мол, после какого то поворота налево в объектив устройства должен был попасть наш общий знакомый (неприятный тип), который находился в чуднОм состоянии и, предлагал мне, приколоться по этому поводу.Искать чью-то физиономию на видео длиной в пару часов, это, конечно, не то чтобы искать иголку в стогу сена, но, тоже, удовольствие на любителя. Похоже, что именно тогда в моей голове начала зреть идея и я задался вопросом: как просмотреть несколько часов видеозаписей, чтобы найти там что тебе надо и при этом не сильно ограничить себя во сне?



Основная идея



В результате размышлений я пришёл к выводу, что проще всего для поиска использовать табличное представление видео: в каждой ячейке свой временной интервал.

image



Табличное представление видео: что это за зверь и с чем его едят?



Примеры видео в табличном формате

Candies

Parking

Road

Примеры изображений в табличном формате

Candies

Parking

Road



Собственно, сам инструмент



После некоторых мучений мной была написана программа Table View Video Player. image

Основные возможности программы




  • Воспроизведение видео в табличном виде

  • Возможность сохранять видео в табличном виде (для просмотра на планшете или просто на другом компьютере)

  • Настраиваемое количество строк и столбцов в таблице, а также размеры результирующего кадра в пикселях

  • Список файлов (для быстрого переключения между видео, а также если событие состоит из нескольких файлов, например VOB-файлы на DVD или записи с видео регистратора)

  • Сохранение индексного изображения

  • Пакетное создание видео и индексных изображений для всех файлов в списке

  • Некоторые преобразования исходного видео при воспроизведении (вращение на 90, 180, 270 градусов, отражение по вертикали и по горизонтали)

  • Возможность выбора конкретной области исходного видео

  • Возможность воспроизведения исходного видео в обычном режиме с заданной позиции во встроенном проигрывателе или в другой программе





А что там под капотом?



Программа написана на C++, использовался MS Visual Studio 2015. В качестве видео библиотек можно было ограничиться FFMPEG, но я юзал OpenCV (планирую использовать другие возможности этой библиотеки).



Область применения данного инструмента



Попробую показать всё на примере. Я поставил видео камеру на кухне, а конфеты спрятал на кухонный навесной шкаф. Продолжительность видео 2 часа. А теперь посмотрите на картинку и скажите кто их съел: папа, мама или кто-то из детей? Даже если бы не было выделения нужных областей, всем всё стало бы ясно через 2 минуты просмотра, а может и раньше.image Если кто-то хочет провести эксперимент, то вот ссылка на исходное видео, а вот ссылка на видео в табличном виде. Итак, основное предназначение программыузнать кто стырил конфеты визуальный анализ видео.



Ещё немного практики



По праздникам я снимаю видео в детском саду, а также семейные юбилеи, свадьбы друзей и родственников. Pinnacle Studio — отличная программа для видеомонтажа! Говорят даже, что в ней с лёгкостью разбираются домохозяйки! Не понимаю правда, откуда у домохозяек столько упорства и свободного времени, чтобы тратить часы на многократные попытки проэкспортировать смонтированное видео в файл или на DVD-диск? Сам я пользуюсь этой программой начиная с 8-ой версии (сейчас использую лицензионную 17, а последняя выпущенная это 19 версия), но, несмотря на мой опыт, редко получается, чтобы в процессе редактирования или экспорта приложение не повисло. Но даже если экспорт завершился удачно (по мнению Pinnacle Studio), то при просмотре видео в VLC-плеере или проигрывателе Windows-Media иногда встречаются артефакты, вид которых смущает пользователей моей продукции.Что ж! Table View Video Player можно использовать и здесь! Запускаем программу, открываем наш файл и не концентрируясь на каком-либо фрагменте конкретно просто пытаемся почувствовать, где вдруг появляется фриз или какая то бяка.Типа этого.imageПять минут на поиск артефактов видео — это не так уж и много!В таком случае заново открываем проект и пытаемся исправить проблему. И немного радуемся тому, что обнаружили это сами, а не «счастливые родители» во время семейного просмотра.



Шаг назад



Некоторое время назад я похвастался своей программой перед знакомым, на что получил замечание, что программа слишком сложна и лично он бы в ней никогда не разобрался. Мдя, а я то думал… Учтя конструктивную критику, я осознал, что, возможно, он прав. Так возникла необходимость создания более простой (Lite) версии.image

Основные возможности программы




  • Воспроизведение видео в табличном виде

  • Изменяемые размеры таблицы

  • Список файлов (для быстрого переключения между видео, а также если событие состоит из нескольких файлов, например VOB-файлы на DVD или записи с видео регистратора)

  • Возможность воспроизведения исходного видео в обычном режиме с заданной позиции во встроенном проигрывателе.

По сравнению со стандартной версией убраны многие фичи, но зато программа стала простая как 2 копейки!





Теория поиска сцен и объектов



Существующие автоматические решения для поиска по видео архиву ресурсоёмки, кроме того не всегда можно чётко сформулировать что же Вы ищете. В этом случае использование ручного поиска (я имею в виду с помощью оператора), если ускорить его с помощью табличного воспроизведения, может оказаться весьма эффективным.

Сильные стороны




  • Поиск некоторых событий в относительно статичной картинке. Например, запись посетителей в холле. Если их не так много, то найти нужного человека довольно легко. Здесь поиск можно ускорить в десятки раз!

  • Поиск сцен, имеющих контрастную цветовую гамму или освещенность в динамичном видео. Например, есть фильм, снятый преимущественно в помещении, но имеется одна или несколько сцен снятых на улице в ясный солнечный день. Требуется их найти. В этом случае они очень быстро и очно находятся.



Слабые стороны




  • Поиск конкретных людей в толпе. Например, в метро в час пик. Здесь табличное представление не поможет, лучше просматривать видео в обычном режиме (меньше вероятность пропустить искомое) или использовать специально заточенные автоматические средства.





Конкуренты или программы для поиска сцен и объектов



Прямых конкурентов я назвать не могу, но есть несколько программ, которые делают нечто похожее. Список далеко не полон, часть ссылок никак не могу найти. Но был бы благодарен, за дополнение…



Планы на будущее




  • Ускорение воспроизведения видео. Уже сейчас видео в разрешении VGA на современном компьютере можно смотреть в таблице 10x10 с частотой 20-30 FPS. Однако видео c современных фото и видео камер, экшен-камер и видео регистраторов имеет разрешение Full HD или даже выше и не за горами 4K. Поэтому без использования GPU не обойтись.

  • Возможность сохранения найденной информации в виде изображений (стоп-кадр), аудио или видео фрагментов интересующих моментов для последующего использования. Например, для монтажа видеофильма (собираем смешные сюжеты с вечеринки) или для представления доказательств в суде (если камера видео наблюдения засняла момент кражи).





Выводы




  • Инструментов для поиска сцен и объектов в видео на сегодняшний день для рядового пользователя практически не существует.

  • Приложения Table View Video Player и Table View Video Player Lite пытаются хоть как восполнить эту нишу.

  • Для определённых видов поиска сцен в видео метод табличного представления является очень эффективным.

  • Несмотря на то, что для одновременного воспроизведения нескольких десятков видео потоков требуется высокая производительность компьютера, при невысоком разрешении (SD качество) исходного видео задача успешно решается современными ПК.








Считаете ли Вы, что программы для поиска сцен и объектов в видео могли бы быть полезной в Вашей работе?






































Проголосовало 27 человек. Воздержалось 17 человек.








Хотели бы Вы продолжения цикла статей на данную тему?






































Проголосовало 33 человека. Воздержалось 13 человек.




Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.





Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/281537/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<работа с видео - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda