All-sky kamery poskytují cenná obrazová data o aktuálním stavu oblohy využitelná např. pro predikci solárních zisků nebo krátkodobou předpověď výkonu fotovoltaických systémů. Při kontinuálním snímání však vznikají datové toky v řádu gigabajtů denně, což může být limitující zejména při přenosu přes bezdrátové připojení s omezením objemu dat (FUP). Jelikož snímky obsahují relativně specifickou scénu – téměř výhradně oblohu – nabízí se možnost využít specializované metody komprese a předzpracování, které výrazně sníží objem přenášených dat při zachování potřebné informační hodnoty.
Teoretickým cílem projektu je provést rešerši existujících metod komprese obrazových dat, zejména metod využitelných pro panoramatické nebo meteorologické snímky oblohy, a analyzovat jejich vhodnost pro embedded zařízení a IoT infrastrukturu. Na základě této analýzy bude navržena výpočetně efektivní metoda komprese nebo předzpracování obrazu, která využije specifických vlastností snímků oblohy (např. maskování horizontu, redukce barevného prostoru, detekce oblačnosti apod.) s cílem minimalizovat objem přenášených dat.
Praktickým výstupem projektu je návrh, implementace a validace algoritmu pro kompresi a přenos snímků z all-sky kamery. Implementace bude testována na reálných obrazových datech a integrována do existujícího systému sběru dat. Součástí práce bude vyhodnocení dosažené míry komprese, vlivu na kvalitu obrazu a vhodnosti pro další výzkumné využití, přičemž plná rozlišení snímků mohou být archivována lokálně pro pozdější analýzu.
Hlavní úkoly:
1. Analyzovat existující metody komprese obrazových dat a jejich použitelnost pro snímky oblohy.
2. Navrhnout algoritmus komprese a předzpracování panoramatických snímků s ohledem na omezený datový přenos.
3. Implementovat navržené řešení pro reálné nasazení v systému sběru dat z all-sky kamery.
4. Otestovat navrženou implementaci na reálných obrazových datech.
5. Vyhodnotit dosaženou míru komprese, kvalitu výsledných dat a jejich využitelnost pro další analýzy.
