视频压缩对监控应用目标检测系统性能的影响
计算机视觉与模式识别
2022-11-14 v1
摘要
本研究考察了 H.264 视频压缩与目标检测网络 (YOLOv5) 性能之间的关系。我们整理了一组 50 段监控视频,并标注了感兴趣目标(人、自行车和车辆)。视频使用集合 {22,32,37,42,47} 中的恒定码率因子 (CRF) 值在 5 个质量级别下进行编码。将 YOLOv5 应用于压缩视频,并在每个 CRF 级别分析检测性能。测试结果表明,检测性能对中等压缩水平通常具有鲁棒性;使用 CRF 值 37 而非 22 可显著减小码率/文件大小,且不会对检测性能产生不利影响。然而,在较高压缩级别下检测性能明显下降,尤其在光照差且目标快速运动的复杂场景中。最后,在压缩图像上重新训练 YOLOv5,在应用于高度压缩的 footage 时可使 F1 分数提升至多 1%。
引用
@article{arxiv.2211.05805,
title = {Impact of Video Compression on the Performance of Object Detection Systems for Surveillance Applications},
author = {Michael O'Byrne and Vibhoothi and Mark Sugrue and Anil Kokaram},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05805},
year = {2022}
}