基于语义通信的低比特率图像语义编码方法

摘要：

近年来森林火灾给环境与人类带来巨大的损失,传统基于卫星、无人机技术的探测手段效率低且成本高,而布置在山区等偏远地区的大规模传感器网络因性能受限,难以负载大数据量业务,尤其是图片等可以清楚提供现场周围环境变化的有效信息.针对以上问题,本文将基于深度学习与语义通信技术,提出一种图像语义编码方法,对火灾中传感器拍摄到的图片所包含的语义进行提取、编码、传输,在接收端利用对抗生成网络完成从语义到图片的重建,进而实现比传统图像压缩编码方法更加稳定且具有更高压缩比率,从而减轻了传感器网络的负载,其中,为了避免对复杂无线信道的学习,该方法采用成熟的LDPC码进行信道编码,以保证语义传输的可靠性.仿真结果表明,该方法能够实现比传统BPG图片压缩方法具有更低的压缩比特率和更高的清晰度.

关键词：语义通信、图像压缩、对抗生成网络、深度学习

所属期刊栏目：39

分类号：TN919.81

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;青年人才托举工程

在线出版日期：2023-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：410-418