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...
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能够用于机器人应急救援。四川窄带高清音视频视频产品大概费用
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)。辽宁弱网视频压缩与传输解决方案30ms+的低延迟视频传输方案。

盲区一直是环境治理的难点,很多生态敏感区域,远离城市,地形复杂,有些具有污染性的企业非法排污的地方也是人工巡查难以到达或者说难以及时发现,这些隐患都给环境造成巨大地破坏。随着无人机巡检的应用,这些难题迎刃而解。无人机机动灵活,去到这些危险、隐蔽的区域没有任何问题,有效弥补人工巡检检查不完整的缺点。但是无人机巡检又会面临另外的问题,那就是在这些区域,往往远离城区,信号薄弱,如果遇到多架无人机同时巡检,稳定性不足。针对于这些问题,成都慧视推出的低延迟低带宽流媒体传输模块LLSM可以有效解决。模块在初始版本RK3588的基础上为了降低成本,采用RK3588s作为主处理芯片,植入低延迟远程实时控制系统,能够实现在500K带宽条件下以50ms左右的低延迟实时控制多个无人机进行巡检。
定期的自然资源生态巡护是维护生态平衡、实现可持续发展的重要措施,随着保护工作的不断深入,由于巡护地面积大、不集中等特点暴露出的传统巡护模式效率低下、成本高的问题。在无人机广泛应用的当下,用无人机代替人工进行巡护的方法,更加高效和精细,有效弥补了传统模式的不足。无人机搭载激光雷达、图像处理模块、双光吊舱等载荷,能够实现对矿区的昼夜不间断巡检,通过AI算法的赋能,实时监测矿区上人员、车辆的活动,及时发现并跟踪非法开采等行为。相比于传统的人工巡检,无人机更加机动高效,发现问题后的反应速度更快。LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块能够用于机器人领域!

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。如何打造低延迟的图传控制系统?云南视频压缩与传输无损
稳定的低延迟,窄带宽远程控制系统哪里有?四川窄带高清音视频视频产品大概费用
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。四川窄带高清音视频视频产品大概费用
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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