-
题名面向机器视觉任务的语义传输方案
被引量：2
- 1
-
-
作者
杨雨佳
宋奕乐
孙玉洁
王佳琪
刘宜明
张治
-
机构
北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室
中国北方车辆研究所
中兵智能创新研究院有限公司
群体协同与自主实验室
北京邮电大学信息与通信工程学院
-
出处
《移动通信》
2024年第2期123-128,共6页
-
基金
国家自然科学基金“语义信息的表征与传输理论”(62293481)
中央高校基本科研业务费专项资金资助“算网融合的可信边缘协同计算关键技术研究”(2023RC95)。
-
文摘
随着信息通信、人工智能、物联网等技术不断融合,智慧城市、自动驾驶、工业互联网等垂直行业领域快速发展,由此产生了大量机器视觉任务以及海量的图像视频数据传输需求。语义通信技术作为一种高效的新型通信方式,关注传输数据的内在含义,通过从冗余的业务信源中提取语义信息进行编码传输,可以显著提升传输效率。针对图像信源传输及处理需求,结合语义分割、注意力机制等方式,探究了端到端图像语义传输方案。进而,面向图像重构任务,考虑动态信道条件,设计了基于卷积神经网络的端到端语义自适应传输框架,并利用信源信道联合编码方法,进一步提高传输性能。仿真分析表明,相比传统通信方案,所提方案在低信噪比条件下,实现峰值信噪比不低于30 dB的同时,实现结构相似性指数高于0.9,有效提升了图像重构质量。
-
关键词
机器视觉任务
语义通信
图像传输
-
Keywords
Machine Vision Tasks
Semantic Communication
Image Transmission
-
分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名视频语义编码:现状、挑战与展望
- 2
-
-
作者
令潇越
鲁国
张文军
-
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
-
出处
《移动通信》
2025年第1期109-113,129,共6页
-
基金
国家自然科学基金“基于神经辐射场的沉浸式视频编码关键技术研究”,“基于多智能体协同学习的屏幕混合内容编码理论与方法”(62471290,62331014)。
-
文摘
语义通信作为一种新兴的通信范式,通过直接传递信息的语义内涵提升通信效率,满足多样化的应用需求,也被称为面向任务的通信。视频语义编码作为其重要组成部分,逐渐成为研究热点。基于此,回顾了视频语义编码领域的研究进展,将现有方法分为两类:深度学习驱动的编码框架和传统与智能协同编码框架。首先,介绍了深度学习驱动的编码框架,包括特征流编码、视频流编码和人机协同编码三种技术路线。这些方法依赖于全神经网络,通过端到端优化提升性能,但其高计算资源需求限制了实际部署。接着,探讨了传统与智能协同编码框架。该框架结合传统编码与人工智能技术的优势,提升了系统的性能与灵活性。最后,总结了视频语义编码面临的挑战,并展望了未来的发展方向。
-
关键词
语义通信
视频编码
机器视觉任务
-
Keywords
semantic communication
video coding
machine vision tasks
-
分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
-
