5a. Résumé
La surveillance vidéo dans les zones isolées est difficile en raison des contraintes de connectivité, telles que l'absence d'infrastructure de communication terrestre et une bande passante très faible. Ce projet propose une solution en utilisant les communications par satellite pour transmettre des données de surveillance sous forme de représentations abstraites issues d'un système de compression de vidéo sémantique. Ce système, basé sur des modèles d'apprentissage profond, génère plusieurs types de représentations (coordonnées des objets, classes, ID de suivi, programmes de correction (patches) d'objets) optimisées pour les systèmes embarqués. Ces représentations, conçues pour réduire la quantité de données tout en conservant les informations essentielles, sont adaptées à des environnements à ressources limitées et transmises efficacement via les satellites.
Nous déployons ce système sur des systèmes embarqués en réduisant leur complexité grâce à des techniques de compression et de conversion de modèles. Nous optimisons les paramètres de compression pour réduire le temps de latence de transmission de l’information tout en développant un schéma de communication adapté aux contraintes des satellites en orbite basse, avec un ordonnancement efficace pour la transmission, soit à partir d'une caméra unique priorisant les représentations, soit de plusieurs caméras coopérant pour déterminer quelles données transmettre selon la bande passante et l'importance des informations.
