这块板卡集视频采集、编解码等全流程功能,更精细攻克了行业长期面临的“低带宽传输难、高延时拖慢响应”两大痛点。能够实现在50ms左右低延迟环境,比较低500K带宽占用下,控制多个无人设备进行远程作业。以王力宏的演唱会为例,将模块集成到每个机器人身上,就能在幕后,通过一个终端,同时控制六个机器人跟随跳舞...
随着无人设备的应用越来越多,远程控制技术也在不断革新。其中延时时间作为一个关键指标,直接决定着远程控制无人设备等的综合性能。因此,低带宽、低延迟的视频编解码技术成为必须要突破的技术。编码延时与编码方式以及编码器性能相关:–采用纯CPU编码的方式,耗时会比较大。–采用MCU内部自带的硬件编码器,耗时较短。–硬件编码器性能越强,耗时越短。解码延时与解码方式以及解码器性能相关:–采用纯CPU解码的方式,耗时会比较大。–采用硬件解码器,耗时较短。–硬件解码器性能越强,耗时越短。LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块怎么样?云南实时视频压缩与传输高清
对于低空飞行器,如无人机物流配送、载人飞行器等,实时获取和处理周围环境的视频信息至关重要。低延迟的视频编解码模块能快速将飞行器摄像头采集的视频数据编码传输至地面控制中心或其他相关设备,同时将控制指令等视频信息快速解码呈现给操作人员,使操作人员及时了解飞行器周边情况并做出准确决策,保障飞行安全,避免碰撞等事故。在低空经济的多种应用中,如空中执法、应急救援等,实时的视频信息对于指挥决策和行动执行非常关键。低延迟的视频编解码模块可实现视频数据的快速传输与处理,使指挥中心能实时掌握现场情况,高效指挥调度,提高业务执行的效率和准确性。四川视频交互视频压缩后再传输可以保障视频画质吗?

为了提升无人机的使用效果,AI技术在消防无人机中得到了广泛的应用,例如大量的无人机装备了具备AI功能的图像处理板,能够自动对人员进行检测和跟踪,能够对着火面积进行实时计算。同时为了在浓烟浓雾情况下避免烟雾对通信带宽的影响,导致回传图像的卡顿、花屏、图像传输中断等,无人机前端逐步在安装窄带低延迟可视化传输模块,只需1/8的带宽就能传输原来需要4M才能传输的高清视频,目前成都慧视光电等公司研发的AI图像处理板和窄带低延迟可视化传输模块已经在消防无人机上得到了应用,不仅可以在烟雾情况下通过窄的带宽回传高清视频,而且还会增加无人机的飞行控制距离。
慧视光电推出的基于RK3588的低延迟低带宽图像传输方案能够有效解决。方案在我司开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030的基础上,植入自研的GS远程可视化低延迟实时图传控制系统,打造出LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块,实现在500K-2M的带宽环境下,以50ms左右的低延迟同时控制4路无人设备进行远程工作,并且回放录像时不会额外占用带宽。多路传输1080p@500Kbps~2Mbps,即传输(1-16)路高清图像,所需带宽500Kbps~2Mbps(可选)。视频压缩不一定会影响视频的画质。

针对于集群控制这样的需求,慧视光电以RK3588图像处理器作为处理器,植入自研的GS远程可视化低延时实时控制系统,打造出一款低延迟低带宽的远程控制模块LLSM流媒体传输模块。LLSM流媒体模块具备能够在500K带宽条件下,控制多路无人设备进行远程控制,并实时回传视频,不会出现卡顿,花屏等情况,并且整个传输链路的延迟能够控制在50ms左右(不含数据链)。这样的传输模块即便是在5G时代也有着重要的应用市场,是企业降本增效的有效方案。带宽压缩怎么做能够不影响视频画质。河北电力运维视频压缩与传输系统
视频的高效压缩能够减少存储视频所需空间。云南实时视频压缩与传输高清
机器狗、无人机、无人船等无人设备已经在我们的生活生产中大量运用,这些无人设备在远程作业时能够通过高清摄像头和图像传感器实现数据的实时回传,控制中心通过大量的不同无人设备的回传数据,来综合形成决策。为了帮助节约项目的开发时间,慧视光电推出了控制、图传一体的AI模块——LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块。这个模块植入了我司自研的GS远程可视化低延迟实时控制系统以及GS弱网高清音视频压缩传输系统,前者具备在50ms(不含数据链)左右的延迟下传输高清音视频并控制无人设备进行工作,后者展现的特点是在比较低500KBps的带宽环境下,能够同时控制多个无人设备进行工作,带宽的压缩能够为远程控制带来更多的稳定性,同时有助于降低成本。除此之外,模块集成于我司开发的RK3588图像处理板中,能够通过检测识别算法收集数据并实时回传。云南实时视频压缩与传输高清
这块板卡集视频采集、编解码等全流程功能,更精细攻克了行业长期面临的“低带宽传输难、高延时拖慢响应”两大痛点。能够实现在50ms左右低延迟环境,比较低500K带宽占用下,控制多个无人设备进行远程作业。以王力宏的演唱会为例,将模块集成到每个机器人身上,就能在幕后,通过一个终端,同时控制六个机器人跟随跳舞...
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