面向机器视觉任务的语义传输方案

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。