Redução da taxa de transmissão de vídeo digital por meio da aplicação de segmentação de objetos aplicado ao estudo de abelhas. - Amâncio, Silvio Miyadaira (2008)
A utilização de vídeos em laboratórios baseados em redes de computadores (weblabs) para pesquisa de abelhas está sendo conduzida como parte do projeto ViNCES (Virtual Network Center of Ecosystem Services), um consórcio de pesquisa composto pelo LAA (Laboratório de Automação Agrícola da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo) e o Laboratório de Abelhas do Departamento de Ecologia do Instituto de Biociências da Universidade de São Paulo. O ViNCES é um membro do Kyatera, uma rede de computadores acadêmica de alta velocidade que tem como objetivos o desenvolvimento de aplicações e tecnologias para a Internet Avançada. Nesse contexto, o Weblab de abelhas, denominado BBBee, permite a realização de pesquisa e observação à distância da entrada de uma colméias, sendo coletadas e transmitidas informações de condições climáticas, de áudio e vídeo. O áudio e o vídeo da colméia são transmitidos em rede local e pela Internet por meio de streaming em tempo real. Os requisitos de largura de banda para transmissões de vídeo costumam ser elevados, e a qualidade obtida após o processo de compressão convencional, em geral, é baixa, podendo afetar ou dificultar a pesquisa. Além disso, está prevista a transmissão de vídeos de Alta Definição para weblab com o objetivo de melhorar a qualidade da informação, o que irá demandar maior largura de banda. Este trabalho propõe um algoritmo de codificação de vídeo para melhorar a qualidade das imagens transmitidas, ao mesmo tempo em que se reduzem os requisitos de largura de banda de transmissão e armazenagem, por meio da aplicação de técnicas de segmentação e rastreamento de objetos de vídeo. O algoritmo proposto foi implementado e testado utilizando vídeos capturados nas colméias e os resultados das análises em diversas condições são apresentados neste documento. Para avaliar a qualidade resultante do processo, foi utilizada uma métrica objetiva que permite avaliar a qualidade das imagens em relação às imagens de origem. Os resultados das análises proveram informações e direções para melhorias e futuras implementações.