台风“韦帕”逼近广东,周边沿海出现连续强降雨等天气,官方紧急出动无人机“逆风而行”,飞往台风前沿,采集侦测数据,为灾情应急决策提供信息。这样的“逆行”对于无人机的控制要求极高。当台风来临时,暴雨和强风会削弱信号传输质量,尤其在台风前沿等区域,信号基站容易受损,导致基站信号覆盖不足。这时候让无人机作业...
弱网+带宽,这两个组合拳难点,用成都慧视推出的GS极弱网高清音视频压缩传输系统刚好能够解决。这套系统基于自主的智能极限编解码、多分辨率AI融合和“G-Share”等技术,对多路高清视频进行实时融合处理,并对交互式视频流以高并行、低时延压缩加速,实现指挥中心对多个无线通信(卫星/蜂窝/电台等)施工基地在低带宽(50kbps~2Mbps)通信信道下进行多路高清视频远程实时监控,以及远程实时交互控制。还可搭配辅助通讯系统(音视频会议系统),实现在卫星网络环境下,通过智能化计算与窄带极限通信的融合,进行多方音视频会议,为项目安全管理运营提供辅助决策支持。辅助通信系统(音视频会议系统)需搭配会议终端装置。稳定500K带宽的远程控制技术。河南高清视频压缩与传输
针对于图像传输的延迟和带宽的难点,慧视光电今年推出了LLSM流媒体传输模块,这个模块以RK3588为主处理器,具备在500K带宽条件下控制多路无人机以50ms左右延迟进行远程控制的技术。GYT机载式智能数字图传电台,专为无人机、机器人等用途打造的数字图传。其采用工业级整机设计,体积轻巧便于安装,外壳使用复合金属材料,充分考虑到散热、安全防护、恶劣工作环境等因素。全IP化设计、安装使用灵活、操作维护方便,扩展性好,可灵活应用于多种型号无人设备。云南视频压缩与传输无损LLSM流媒体传输模块是无人设备的好搭档。

如果需要通过无人机向100公里每小时行驶的车辆上投掷一个物品,显然60毫秒延迟无人机投掷在车上的概率要远远大于200毫秒延迟无人机投中的概率。整体延迟主要由4个部分组成,相机+编解码+图传+显示,目前市场上大部分的数字图传延迟在170毫秒到300毫秒之间,其中编解码延迟耗费了大量的时间,一般都会在80到300毫秒之间,慧视光电通过创新的技术,极大降低了编解码的时间,编解码时间只需要5个毫秒,其中编码3个毫秒,解码2个毫秒。通过慧视光电的低延迟流媒体传输模块不加图传时间控制在50毫秒左右,极大提升了设备的总体性能,为某些行业,例如远程控制挖掘机、远程控制机器人等,提供了身临其境的体验。
俄乌事件、低空经济给无人装备带了发展契机,各类装备井喷式出现,同时也带动了配套模块的升级。越是低延时的技术,越是稳定的控制能力,越是能让无人机飞的更远的产品更能获得市场青睐。慧视光电利用RK3588图像处理板为主处理器打造的LLSM流媒体传输模块,植入了GS远程可视化低延迟实时控制系统,使得模块具备在500K带宽条件下以50ms左右低延时控制多路无人机进行远程作业。同时,AI图像处理板又能够提供目标识别、目标检测的服务。他的出现,能让无人机的控制能力更上一层楼,将是低空经济等领域的得力帮手。LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块能够用于无人机领域!

现在一些运输船依靠头船作为动力输出源来节约成本,这也就导致后方的船只并没有网络、电力等供应,也为监控设备的视频传输带来了困难。在这样的条件下,成都慧视推出的GS极弱网高清音视频压缩传输系统成功“上船”。系统能够在50Kbps带宽的情况下传输高清视频,可以及时让后端控制中心查看监控现场。配合三网融合产品,能够实现三网的带宽融合,解决90%及以上路程的视频流传输及报警。所有完整的视频将采用SD卡或者本地存储设备进行高效存储,方便后期调用查阅。LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块能够用于机器人应急救援。重庆可视化视频压缩与传输提供商
稳定500K且图像画质仍保持高清的远程控制系统。河南高清视频压缩与传输
低空经济中的许多设备,如小型无人机、低空传感器等,通常具有体积小、计算资源和存储资源有限的特点。低带宽低延迟的视频编解码控制模块复杂度低,对硬件资源要求少。低空设备大多依靠电池等有限能源供电,降低功耗对延长设备续航时间至关重要。低带宽、低延迟的视频编解码控制模块在编码和解码过程中能耗低,有助于减少设备整体功耗,满足低空设备在能源方面的严格要求,保障设备长时间稳定工作。例如慧视光电研发的基于RK1126的视频编解码低带宽低延迟控制模块功耗只有3瓦左右,可以接入高达1000帧相机的高性能RK3588低带宽、低延迟视频编解码控制模块功耗也小于10瓦。河南高清视频压缩与传输
台风“韦帕”逼近广东,周边沿海出现连续强降雨等天气,官方紧急出动无人机“逆风而行”,飞往台风前沿,采集侦测数据,为灾情应急决策提供信息。这样的“逆行”对于无人机的控制要求极高。当台风来临时,暴雨和强风会削弱信号传输质量,尤其在台风前沿等区域,信号基站容易受损,导致基站信号覆盖不足。这时候让无人机作业...
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