論文の概要: Semantic Communications with Computer Vision Sensing for Edge Video Transmission
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07252v1
- Date: Mon, 10 Mar 2025 12:34:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 15:45:19.303964
- Title: Semantic Communications with Computer Vision Sensing for Edge Video Transmission
- Title（参考訳）: エッジビデオ伝送のためのコンピュータビジョンセンシングを用いた意味コミュニケーション
- Authors: Yubo Peng, Luping Xiang, Kun Yang, Kezhi Wang, Merouane Debbah,
- Abstract要約: 意味コミュニケーション(SC)は、意味レベルで情報を抽出し、圧縮することで解決する。
従来のSC方式は、エッジビデオにおける静的フレームの繰り返し伝送により非効率に直面する。
エッジビデオ伝送のためのコンピュータビジョンセンシングフレームワークを用いたSCを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.56792633171318
- License:
- Abstract: Despite the widespread adoption of vision sensors in edge applications, such as surveillance, the transmission of video data consumes substantial spectrum resources. Semantic communication (SC) offers a solution by extracting and compressing information at the semantic level, preserving the accuracy and relevance of transmitted data while significantly reducing the volume of transmitted information. However, traditional SC methods face inefficiencies due to the repeated transmission of static frames in edge videos, exacerbated by the absence of sensing capabilities, which results in spectrum inefficiency. To address this challenge, we propose a SC with computer vision sensing (SCCVS) framework for edge video transmission. The framework first introduces a compression ratio (CR) adaptive SC (CRSC) model, capable of adjusting CR based on whether the frames are static or dynamic, effectively conserving spectrum resources. Additionally, we implement an object detection and semantic segmentation models-enabled sensing (OSMS) scheme, which intelligently senses the changes in the scene and assesses the significance of each frame through in-context analysis. Hence, The OSMS scheme provides CR prompts to the CRSC model based on real-time sensing results. Moreover, both CRSC and OSMS are designed as lightweight models, ensuring compatibility with resource-constrained sensors commonly used in practical edge applications. Experimental simulations validate the effectiveness of the proposed SCCVS framework, demonstrating its ability to enhance transmission efficiency without sacrificing critical semantic information.
- Abstract（参考訳）: 監視などのエッジアプリケーションに視覚センサーが広く採用されているにもかかわらず、ビデオデータの送信はかなりのスペクトル資源を消費する。
意味コミュニケーション(SC)は、意味レベルで情報を抽出して圧縮し、送信されたデータの正確性と関連性を保ちながら、送信された情報の量を大幅に減らし、解を提供する。
しかし、従来のSC手法では、エッジビデオにおける静的フレームの繰り返し伝送により、知覚能力の欠如により悪化し、スペクトル不効率が生じるため、非効率に直面する。
この課題に対処するために,エッジビデオ伝送のためのコンピュータビジョンセンシング(SCCVS)フレームワークを用いたSCを提案する。
このフレームワークはまず、フレームが静的か動的かに基づいてCRを調整することができる圧縮比(CR)適応SC(CRSC)モデルを導入する。
さらに,オブジェクト検出・セマンティックセグメンテーションモデル対応センシング(OSMS)方式を実装し,シーンの変化をインテリジェントに検知し,コンテキスト内分析により各フレームの意義を評価する。
したがって、OSMSスキームはリアルタイムセンシング結果に基づいてCRSCモデルにCRプロンプトを提供する。
さらに、CRSCとOSMSはどちらも軽量モデルとして設計されており、実用的なエッジアプリケーションで一般的に使用されるリソース制約センサーとの互換性を確保する。
提案したSCCVSフレームワークの有効性を実験的に検証し,重要な意味情報を犠牲にすることなく伝達効率を向上させる能力を示す。
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