VIDEO STREAM COMPRESSION FOR CONTROLLING UNMANNED SYSTEMS IN HYBRID ORBITAL-TERRESTRIAL COMMUNICATION NETWORKS

Abstract

Представлен метод кодирования видеопотока при управлении беспилотными системами, в основе которого лежит латентная диффузионная нейросетевая модель, позволяющая получить на основе полноразмерного изображения его скрытое латентное представление меньшей размерности. Дана схема метода и сделано формальное описание структуры его алгоритма. Для уменьшения размерности латентного представления данных предложен алгоритм их квантования. Представлены результаты исследований по оцениванию влияния квантования данных на качество передаваемого видеопотока. A method of video stream coding for controlling unmanned systems is presented, which is based on a latent diffusion neural network model that allows to obtain a latent representation of a full-size image of a lower dimensionality on the basis of its latent representation. A scheme of the method is given and a formal description of the structure of its algorithm is made. To reduce the dimensionality of the latent representation of data, an algorithm of their quantization is proposed. The results of research on estimating the impact of data quantization on the quality of the transmitted video stream are presented.