WebCodecsin hallinta: Videon laadun parantaminen ajallisella kohinanvaimennuksella

Verkkopohjaisen videoviestinnän, suoratoiston ja reaaliaikaisten sovellusten maailmassa laatu on ensisijaisen tärkeää. Käyttäjät ympäri maailmaa odottavat terävää ja selkeää videokuvaa, olivatpa he sitten liiketoimintakokouksessa, katsomassa live-tapahtumaa tai vuorovaikutuksessa etäpalvelun kanssa. Videovirtoja vaivaa kuitenkin usein jatkuva ja häiritsevä artefakti: kohina. Tämä digitaalinen kohina, joka näkyy usein rakeisena tai staattisena tekstuurina, voi heikentää katselukokemusta ja yllättäen lisätä kaistanleveyden kulutusta. Onneksi tehokas selain-API, WebCodecs, antaa kehittäjille ennennäkemättömän matalan tason hallinnan tämän ongelman ratkaisemiseksi suoraan.

Tämä kattava opas vie sinut syvälle WebCodecsin käyttöön tietyssä, vaikuttavassa videonkäsittelytekniikassa: ajallisessa kohinanvaimennuksessa. Tutkimme, mitä videokohina on, miksi se on haitallista ja kuinka voit hyödyntää VideoFrame-oliota suodatusputken rakentamiseen suoraan selaimessa. Käsittelemme kaiken perusteoriasta käytännön JavaScript-toteutukseen, suorituskykynäkökohtiin WebAssemblyn kanssa ja edistyneisiin konsepteihin ammattitason tulosten saavuttamiseksi.

Mitä videokohina on ja miksi sillä on väliä?

Ennen kuin voimme korjata ongelman, meidän on ensin ymmärrettävä se. Digitaalisessa videossa kohina viittaa satunnaisiin vaihteluihin videosignaalin kirkkaus- tai väritiedoissa. Se on kuvan kaappaus- ja lähetysprosessin ei-toivottu sivutuote.

Kohinan lähteet ja tyypit

• Sensorin kohina: Pääsyyllinen. Heikossa valaistuksessa kameran sensorit vahvistavat saapuvaa signaalia riittävän kirkkaan kuvan luomiseksi. Tämä vahvistusprosessi lisää myös satunnaisia elektronisia heilahteluja, mikä johtaa näkyvään rakeisuuteen.
• Lämpökohina: Kameran elektroniikan tuottama lämpö voi saada elektronit liikkumaan satunnaisesti, mikä luo kohinaa, joka on riippumaton valon tasosta.
• Kvantisointikohina: Syntyy analogia-digitaalimuunnoksen ja pakkausprosessien aikana, joissa jatkuvat arvot kuvataan rajoitettuun joukkoon erillisiä tasoja.

Tämä kohina ilmenee tyypillisesti Gaussisena kohinana, jossa jokaisen pikselin intensiteetti vaihtelee satunnaisesti todellisen arvonsa ympärillä, luoden hienojakoista, välkkyvää rakeisuutta koko kuva-alalle.

Kohinan kaksitahoinen vaikutus

Videokohina on enemmän kuin vain kosmeettinen ongelma; sillä on merkittäviä teknisiä ja havainnollisia seurauksia:

1. Heikentynyt käyttäjäkokemus: Ilmeisin vaikutus on visuaaliseen laatuun. Kohiseva video näyttää epäammattimaiselta, on häiritsevä ja voi vaikeuttaa tärkeiden yksityiskohtien erottamista. Sovelluksissa, kuten videoneuvotteluissa, se voi saada osallistujat näyttämään rakeisilta ja epäselviltä, mikä heikentää läsnäolon tunnetta.
2. Heikentynyt pakkaustehokkuus: Tämä on vähemmän intuitiivinen, mutta yhtä kriittinen ongelma. Nykyaikaiset videokoodekit (kuten H.264, VP9, AV1) saavuttavat korkeat pakkaussuhteet hyödyntämällä redundanssia. Ne etsivät samankaltaisuuksia kuvakehysten välillä (ajallinen redundanssi) ja yhden kuvakehyksen sisällä (spatiaalinen redundanssi). Kohina on luonteeltaan satunnaista ja ennustamatonta. Se rikkoo nämä redundanssimallit. Enkooderi näkee satunnaisen kohinan korkeataajuisena yksityiskohtana, joka on säilytettävä, pakottaen sen varaamaan enemmän bittejä kohinan koodaamiseen todellisen sisällön sijaan. Tämä johtaa joko suurempaan tiedostokokoon samalla havaitulla laadulla tai heikompaan laatuun samalla bittinopeudella.

Poistamalla kohinan ennen enkoodausta voimme tehdä videosignaalista ennustettavamman, mikä antaa enkooderille mahdollisuuden toimia tehokkaammin. Tämä johtaa parempaan visuaaliseen laatuun, pienempään kaistanleveyden käyttöön ja sujuvampaan suoratoistokokemukseen käyttäjille kaikkialla.

WebCodecs astuu esiin: Matalan tason videonhallinnan voima

Vuosien ajan suora videon manipulointi selaimessa oli rajallista. Kehittäjät olivat suurelta osin rajoittuneet <video>-elementin ja Canvas API:n ominaisuuksiin, mikä usein sisälsi suorituskykyä heikentäviä lukuoperaatioita GPU:lta. WebCodecs muuttaa pelin täysin.

WebCodecs on matalan tason API, joka tarjoaa suoran pääsyn selaimen sisäänrakennettuihin mediaenkoodereihin ja -dekoodereihin. Se on suunniteltu sovelluksille, jotka vaativat tarkkaa hallintaa median käsittelyssä, kuten videoeditoreille, pilvipelaamisalustoille ja edistyneille reaaliaikaisille viestintäasiakkaille.

Ydinkomponentti, johon keskitymme, on VideoFrame-olio. VideoFrame edustaa yhtä videon kuvakehystä kuvana, mutta se on paljon enemmän kuin pelkkä bittikartta. Se on erittäin tehokas, siirrettävä olio, joka voi sisältää videodataa eri pikseliformaateissa (kuten RGBA, I420, NV12) ja kantaa mukanaan tärkeitä metatietoja, kuten:

• timestamp: Kuvakehyksen esitysaika mikrosekunteina.
• duration: Kuvakehyksen kesto mikrosekunteina.
• codedWidth ja codedHeight: Kuvakehyksen mitat pikseleinä.
• format: Datan pikseliformaatti (esim. 'I420', 'RGBA').

Ratkaisevaa on, että VideoFrame tarjoaa copyTo()-metodin, jonka avulla voimme kopioida raa'an, pakkaamattoman pikselidatan ArrayBuffer-olioon. Tämä on meidän pääsypisteemme analyysiin ja manipulointiin. Kun meillä on raa'at tavut, voimme soveltaa kohinanvaimennusalgoritmiamme ja rakentaa sitten uuden VideoFrame-olion muokatusta datasta ja välittää sen eteenpäin käsittelyputkessa (esim. videoenkooderille tai canvakselle).

Ajallisen suodatuksen ymmärtäminen

Kohinanvaimennustekniikat voidaan jakaa laajasti kahteen tyyppiin: spatiaalisiin ja ajallisiin.

• Spatiaalinen suodatus: Tämä tekniikka toimii yhdellä kuvakehyksellä erikseen. Se analysoi naapuripikselien välisiä suhteita tunnistaakseen ja tasoittaakseen kohinaa. Yksinkertainen esimerkki on sumennussuodatin. Vaikka spatiaaliset suodattimet ovat tehokkaita kohinan vähentämisessä, ne voivat myös pehmentää tärkeitä yksityiskohtia ja reunoja, mikä johtaa vähemmän terävään kuvaan.
• Ajallinen suodatus: Tämä on kehittyneempi lähestymistapa, johon keskitymme. Se toimii useiden kuvakehysten yli ajassa. Perusperiaate on, että todellinen kohtauksen sisältö on todennäköisesti korreloitunut kehyksestä toiseen, kun taas kohina on satunnaista ja korreloimatonta. Vertailemalla pikselin arvoa tietyssä paikassa useiden kehysten välillä voimme erottaa johdonmukaisen signaalin (todellisen kuvan) satunnaisista vaihteluista (kohinasta).

Yksinkertaisin ajallisen suodatuksen muoto on ajallinen keskiarvoistus. Kuvittele, että sinulla on nykyinen ja edellinen kuvakehys. Minkä tahansa tietyn pikselin 'todellinen' arvo on todennäköisesti jossain sen nykyisen ja edellisen kehyksen arvojen välillä. Sekoittamalla niitä voimme keskiarvoistaa satunnaisen kohinan. Uusi pikseliarvo voidaan laskea yksinkertaisella painotetulla keskiarvolla:

uusi_pikseli = (alfa * nykyinen_pikseli) + ((1 - alfa) * edellinen_pikseli)

Tässä alfa on sekoituskerroin 0:n ja 1:n välillä. Korkeampi alfa tarkoittaa, että luotamme enemmän nykyiseen kehykseen, mikä johtaa vähäisempään kohinanvaimennukseen, mutta myös vähempiin liikeartefakteihin. Matalampi alfa tarjoaa voimakkaamman kohinanvaimennuksen, mutta voi aiheuttaa 'haamukuvia' tai jälkiä liikkuvilla alueilla. Oikean tasapainon löytäminen on avainasemassa.

Yksinkertaisen ajallisen keskiarvoistussuodattimen toteuttaminen

Rakennetaan käytännön toteutus tästä konseptista WebCodecsia käyttäen. Käsittelyputkemme koostuu kolmesta päävaiheesta:

1. Hanki virta VideoFrame-olioita (esim. web-kamerasta).
2. Sovella jokaiseen kehykseen ajallista suodatintamme käyttäen edellisen kehyksen dataa.
3. Luo uusi, puhdistettu VideoFrame.

Vaihe 1: Kuvakehysvirran määrittäminen

Helpoin tapa saada live-virta VideoFrame-olioista on käyttää MediaStreamTrackProcessor-oliota, joka kuluttaa MediaStreamTrack-olion (kuten getUserMedia-kutsusta saadun) ja tarjoaa sen kuvakehykset luettavana virtana.

Käsitteellinen JavaScript-asennus:

async function setupVideoStream() { const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }); const track = stream.getVideoTracks()[0]; const trackProcessor = new MediaStreamTrackProcessor({ track }); const reader = trackProcessor.readable.getReader(); let previousFrameBuffer = null; let previousFrameTimestamp = -1; while (true) { const { value: frame, done } = await reader.read(); if (done) break; // Tässä käsittelemme jokaisen 'frame'-olion const processedFrame = await applyTemporalFilter(frame, previousFrameBuffer); // Seuraavaa iteraatiota varten meidän on tallennettava *alkuperäisen* nykyisen kehyksen data // Kopioisit alkuperäisen kehyksen datan 'previousFrameBuffer'-muuttujaan ennen sen sulkemista. // Älä unohda sulkea kehyksiä muistin vapauttamiseksi! frame.close(); // Tee jotain 'processedFrame'-oliolla (esim. renderöi canvakselle, enkoodaa) // ... ja sulje sitten sekin! processedFrame.close(); } }

Vaihe 2: Suodatusalgoritmi – Pikselidatan käsittely

Tämä on työmme ydin. applyTemporalFilter-funktiomme sisällä meidän on päästävä käsiksi saapuvan kuvakehyksen pikselidataan. Yksinkertaisuuden vuoksi oletetaan, että kehyksemme ovat 'RGBA'-formaatissa. Jokainen pikseli on esitetty 4 tavulla: punainen, vihreä, sininen ja alfa (läpinäkyvyys).

async function applyTemporalFilter(currentFrame, previousFrameBuffer) { // Määritä sekoituskertoimemme. 0.8 tarkoittaa 80% uudesta kehyksestä ja 20% vanhasta. const alpha = 0.8; // Hae mitat const width = currentFrame.codedWidth; const height = currentFrame.codedHeight; // Varaa ArrayBuffer nykyisen kehyksen pikselidatalle. const currentFrameSize = width * height * 4; // 4 tavua per pikseli RGBA:lle const currentFrameBuffer = new Uint8Array(currentFrameSize); await currentFrame.copyTo(currentFrameBuffer); // Jos tämä on ensimmäinen kehys, ei ole edellistä kehystä, johon sekoittaa. // Palauta se sellaisenaan, mutta tallenna sen puskuri seuraavaa iteraatiota varten. if (!previousFrameBuffer) { const newFrameBuffer = new Uint8Array(currentFrameBuffer); // Päivitämme globaalin 'previousFrameBuffer'-muuttujan tällä tämän funktion ulkopuolella. return { buffer: newFrameBuffer, frame: currentFrame }; } // Luo uusi puskuri tulostuskehyksellemme. const outputFrameBuffer = new Uint8Array(currentFrameSize); // Pääkäsittelysilmukka. for (let i = 0; i < currentFrameSize; i++) { const currentPixelValue = currentFrameBuffer[i]; const previousPixelValue = previousFrameBuffer[i]; // Sovella ajallista keskiarvoistuskaavaa jokaiselle värikanavalle. // Ohitamme alfakanavan (joka 4. tavu). if ((i + 1) % 4 !== 0) { outputFrameBuffer[i] = Math.round(alpha * currentPixelValue + (1 - alpha) * previousPixelValue); } else { // Pidä alfakanava ennallaan. outputFrameBuffer[i] = currentPixelValue; } } return { buffer: outputFrameBuffer, frame: currentFrame }; }

Huomio YUV-formaateista (I420, NV12): Vaikka RGBA on helppo ymmärtää, suurin osa videosta käsitellään tehokkuussyistä natiivisti YUV-väriavaruuksissa. YUV:n käsittely on monimutkaisempaa, koska väri- (U, V) ja kirkkaustiedot (Y) tallennetaan erikseen ('tasoihin'). Suodatuslogiikka pysyy samana, mutta sinun tulisi iteroida jokaisen tason (Y, U ja V) yli erikseen, ottaen huomioon niiden vastaavat mitat (väritasot ovat usein matalamman resoluution, tekniikka nimeltä kroma-alivärinäytteistys).

Vaihe 3: Uuden suodatetun VideoFrame-olion luominen

Kun silmukkamme on valmis, outputFrameBuffer sisältää uuden, puhtaamman kehyksemme pikselidatan. Meidän on nyt käärittävä tämä uuteen VideoFrame-olioon ja varmistettava, että kopioimme metatiedot alkuperäisestä kehyksestä.

// Pääsilmukkasi sisällä applyTemporalFilter-kutsun jälkeen... const { buffer: processedBuffer, frame: originalFrame } = await applyTemporalFilter(frame, previousFrameBuffer); // Luo uusi VideoFrame käsitellystä puskuristamme. const newFrame = new VideoFrame(processedBuffer, { format: 'RGBA', codedWidth: originalFrame.codedWidth, codedHeight: originalFrame.codedHeight, timestamp: originalFrame.timestamp, duration: originalFrame.duration }); // TÄRKEÄÄ: Päivitä edellisen kehyksen puskuri seuraavaa iteraatiota varten. // Meidän on kopioitava *alkuperäisen* kehyksen data, ei suodatetun. // Erillinen kopio tulisi tehdä ennen suodatusta. previousFrameBuffer = new Uint8Array(originalFrameData); // Nyt voit käyttää 'newFrame'-oliota. Renderöi se, enkoodaa se, jne. // renderer.draw(newFrame); // Ja kriittisesti, sulje se, kun olet valmis, estääksesi muistivuodot. newFrame.close();

Muistinhallinta on kriittistä: VideoFrame-oliot voivat sisältää suuria määriä pakkaamatonta videodataa ja ne voivat olla JavaScript-keon ulkopuolisen muistin tukemia. Sinun täytyy kutsua frame.close() jokaiselle kehykselle, jonka käsittelyn olet lopettanut. Tämän laiminlyönti johtaa nopeasti muistin loppumiseen ja välilehden kaatumiseen.

Suorituskykynäkökohdat: JavaScript vs. WebAssembly

Yllä oleva puhdas JavaScript-toteutus on erinomainen oppimiseen ja demonstrointiin. Kuitenkin 30 FPS, 1080p (1920x1080) videolle silmukkamme on suoritettava yli 248 miljoonaa laskutoimitusta sekunnissa! (1920 * 1080 * 4 tavua * 30 fps). Vaikka nykyaikaiset JavaScript-moottorit ovat uskomattoman nopeita, tämä pikselikohtainen käsittely on täydellinen käyttötapaus suorituskykyisemmälle teknologialle: WebAssembly (Wasm).

WebAssembly-lähestymistapa

WebAssemblyn avulla voit ajaa C++, Rust tai Go -kielillä kirjoitettua koodia selaimessa lähes natiivinopeudella. Ajallisen suodattimemme logiikka on helppo toteuttaa näillä kielillä. Kirjoittaisit funktion, joka ottaa osoittimet syöte- ja tulostuspuskureihin ja suorittaa saman iteratiivisen sekoitusoperaation.

Käsitteellinen C++-funktio Wasmille:

extern "C" { void apply_temporal_filter(unsigned char* current_frame, unsigned char* previous_frame, unsigned char* output_frame, int buffer_size, float alpha) { for (int i = 0; i < buffer_size; ++i) { if ((i + 1) % 4 != 0) { // Ohita alfakanava output_frame[i] = (unsigned char)(alpha * current_frame[i] + (1.0 - alpha) * previous_frame[i]); } else { output_frame[i] = current_frame[i]; } } } }

JavaScript-puolelta lataisit tämän käännetyn Wasm-moduulin. Keskeinen suorituskykyetu tulee muistin jakamisesta. Voit luoda JavaScriptissä ArrayBuffer-olioita, jotka ovat Wasm-moduulin lineaarisen muistin tukemia. Tämä mahdollistaa kehysdatan välittämisen Wasmille ilman kallista kopiointia. Koko pikselinkäsittelysilmukka ajetaan sitten yhtenä, erittäin optimoituna Wasm-funktiokutsuna, mikä on huomattavasti nopeampaa kuin JavaScriptin `for`-silmukka.

Edistyneet ajallisen suodatuksen tekniikat

Yksinkertainen ajallinen keskiarvoistus on hyvä lähtökohta, mutta sillä on merkittävä haittapuoli: se aiheuttaa liikesumennusta tai 'haamukuvia'. Kun esine liikkuu, sen pikselit nykyisessä kehyksessä sekoittuvat edellisen kehyksen taustapikseleihin, mikä luo jäljen. Todella ammattitason suodattimen rakentamiseksi meidän on otettava liike huomioon.

Liikekompensoitu ajallinen suodatus (MCTF)

Ajallisen kohinanvaimennuksen kultainen standardi on liikekompensoitu ajallinen suodatus. Sen sijaan, että pikseliä sekoitettaisiin sokeasti edellisen kehyksen saman (x, y) -koordinaatin pikseliin, MCTF yrittää ensin selvittää, mistä kyseinen pikseli tuli.

Prosessi sisältää:

1. Liikkeen estimointi: Algoritmi jakaa nykyisen kehyksen lohkoihin (esim. 16x16 pikseliä). Jokaista lohkoa varten se etsii edellisestä kehyksestä eniten samankaltaisen lohkon (esim. jolla on pienin absoluuttisten erotusten summa). Näiden kahden lohkon välistä siirtymää kutsutaan 'liikevektoriksi'.
2. Liikkeen kompensointi: Se rakentaa sitten 'liikekompensoidun' version edellisestä kehyksestä siirtämällä lohkoja niiden liikevektoreiden mukaan.
3. Suodatus: Lopuksi se suorittaa ajallisen keskiarvoistuksen nykyisen kehyksen ja tämän uuden, liikekompensoidun edellisen kehyksen välillä.

Tällä tavoin liikkuva esine sekoitetaan itsensä kanssa edellisestä kehyksestä, ei taustasta, jonka se juuri paljasti. Tämä vähentää dramaattisesti haamukuva-artefakteja. Liikkeen estimoinnin toteuttaminen on laskennallisesti intensiivistä ja monimutkaista, vaatien usein edistyneitä algoritmeja, ja se on lähes yksinomaan WebAssemblyn tai jopa WebGPU-laskentavarjostimien tehtävä.

Adaptiivinen suodatus

Toinen parannus on tehdä suodattimesta adaptiivinen. Sen sijaan, että käytettäisiin kiinteää alpha-arvoa koko kehykselle, sitä voidaan vaihdella paikallisten olosuhteiden mukaan.

• Liikeadaptiivisuus: Alueilla, joilla on paljon havaittua liikettä, voit nostaa alpha-arvoa (esim. 0.95 tai 1.0) luottaaksesi lähes kokonaan nykyiseen kehykseen, estäen liikesumennuksen. Staattisilla alueilla (kuten taustalla oleva seinä) voit laskea alpha-arvoa (esim. 0.5) saadaksesi paljon voimakkaamman kohinanvaimennuksen.
• Luminanssiadaptiivisuus: Kohina on usein näkyvämpää kuvan tummemmilla alueilla. Suodattimesta voitaisiin tehdä aggressiivisempi varjoissa ja vähemmän aggressiivinen kirkkailla alueilla yksityiskohtien säilyttämiseksi.

Käytännön käyttötapaukset ja sovellukset

Kyky suorittaa laadukasta kohinanvaimennusta selaimessa avaa lukuisia mahdollisuuksia:

• Reaaliaikainen viestintä (WebRTC): Esikäsittele käyttäjän web-kameran syöte ennen sen lähettämistä videoenkooderille. Tämä on valtava voitto videopuheluille heikossa valaistuksessa, parantaen visuaalista laatua ja vähentäen vaadittua kaistanleveyttä.
• Verkkopohjainen videoeditointi: Tarjoa 'Poista kohina' -suodatin ominaisuutena selainpohjaisessa videoeditorissa, jolloin käyttäjät voivat puhdistaa lataamansa materiaalin ilman palvelinpuolen käsittelyä.
• Pilvipelaaminen ja etätyöpöytä: Puhdista saapuvat videovirrat vähentääksesi pakkausartefakteja ja tarjotaksesi selkeämmän, vakaamman kuvan.
• Konenäön esikäsittely: Verkkopohjaisissa tekoäly-/koneoppimissovelluksissa (kuten esineiden seuranta tai kasvojentunnistus) syötevideon kohinanpoisto voi vakauttaa dataa ja johtaa tarkempiin ja luotettavampiin tuloksiin.

Haasteet ja tulevaisuuden suunnat

Vaikka tämä lähestymistapa on tehokas, se ei ole vailla haasteita. Kehittäjien on oltava tietoisia seuraavista:

• Suorituskyky: Reaaliaikainen käsittely HD- tai 4K-videolle on vaativaa. Tehokas toteutus, tyypillisesti WebAssemblylla, on välttämätöntä.
• Muisti: Yhden tai useamman edellisen kehyksen tallentaminen pakkaamattomina puskureina kuluttaa merkittävän määrän RAM-muistia. Huolellinen hallinta on olennaista.
• Latenssi: Jokainen käsittelyvaihe lisää latenssia. Reaaliaikaisessa viestinnässä tämä putki on optimoitava erittäin hyvin havaittavien viiveiden välttämiseksi.
• Tulevaisuus WebGPU:n kanssa: Uusi WebGPU API tarjoaa uuden rintaman tällaiselle työlle. Se mahdollistaa näiden pikselikohtaisten algoritmien ajamisen erittäin rinnakkaisina laskentavarjostimina järjestelmän GPU:lla, tarjoten toisen massiivisen harppauksen suorituskyvyssä jopa CPU:lla ajettavaan WebAssemblyyn verrattuna.

Yhteenveto

WebCodecs API merkitsee uutta aikakautta edistyneelle median käsittelylle verkossa. Se purkaa perinteisen mustan laatikon <video>-elementin esteet ja antaa kehittäjille hienojakoisen hallinnan, jota tarvitaan todella ammattimaisten videosovellusten rakentamiseen. Ajallinen kohinanvaimennus on täydellinen esimerkki sen voimasta: kehittynyt tekniikka, joka käsittelee suoraan sekä käyttäjän havaitsemaa laatua että taustalla olevaa teknistä tehokkuutta.

Olemme nähneet, että sieppaamalla yksittäisiä VideoFrame-olioita voimme toteuttaa tehokkaan suodatuslogiikan kohinan vähentämiseksi, pakattavuuden parantamiseksi ja ylivoimaisen videokokemuksen tarjoamiseksi. Vaikka yksinkertainen JavaScript-toteutus on hyvä lähtökohta, tie tuotantovalmiiseen, reaaliaikaiseen ratkaisuun johtaa WebAssemblyn suorituskyvyn ja tulevaisuudessa WebGPU:n rinnakkaislaskentatehon kautta.

Seuraavan kerran kun näet rakeisen videon verkkosovelluksessa, muista, että työkalut sen korjaamiseen ovat nyt, ensimmäistä kertaa, suoraan verkkokehittäjien käsissä. On jännittävää aikaa rakentaa videoratkaisuja verkkoon.