Аннотации:
У роботі проведено аналіз існуючого стану технологій стиснення відео та їх застосування для сервісів відео-хостингу. Особлива увага приділена методам H.264/AVC та H.265/HEVC, які на сьогодні є основою для обробки та передачі відеоданих.
У другому розділі розглянуто основи теорії стиснення відео із застосуванням нейронних мереж. Проведено аналіз можливостей використання глибокого навчання, зокрема згорткових нейронних мереж (CNN) та генеративних змагальних мереж (GANs), для підвищення якості обробки відео.
Третій розділ присвячено розробці модулів кодування відео на основі CNN. Представлено чотири модулі: постобробка (PP), фільтрація в циклі (ILF), адаптація просторової роздільної здатності (SRA) та адаптація ефективної глибини бітів (EBDA). Проведено порівняння архітектур нейронних мереж для оцінки їх ефективності під час стиснення відео.
Четвертий розділ стосується питань охорони праці та безпеки у процесі стиснення відео для відео-хостингів. Проведено аналіз можливих небезпек, розроблено заходи безпеки та створено логічно-імітаційну модель, яка дозволяє оцінити ризики виникнення травм під час стиснення відео.
У п’ятому розділі оцінено економічну ефективність використання розроблених моделей стиснення відео для відео-хостингів. Визначено потенційне зниження витрат на зберігання та передачу даних, а також підвищення якості відеоконтенту.
