2025将是低空经济飞跃发展的一年,无论是行业技术还是国家政策,都将在这一年陆续出现。随着应用场景的不断增多,对于无人飞行器的要求也越来越高,执行单纯飞行任务的无人机将会越来越少,更多的是需要无人机进行更多的“无人化”AI工作。也就是让无人机朝着自主化飞行、作业等方向走。虽然在5G大环境下,我们会减...
科技作为新生战斗力,能够赋予安防新生命。在安防巡逻领域,将AI和巡逻车深度结合,就能打造科技感满满的智慧巡逻车。这些巡逻车内置AI模块,模块具备图像处理能力,能够对周边环境中的人、车、障碍物进行识别分析,达到自动驾驶或者远程低延迟控制,在街道园区等环境中自助巡逻。在智慧巡逻车的发展中,带宽和低延迟控制是避不开的话题,一方面是成本,一方面是成像质量。当带宽降低时,摄像头的成像质量将会下降,就会出现看不清,看不全等问题,而带宽的增加不仅带来成本增加,还会带来当巡逻车离控制中心距离增加时控制稳定性的波动。而延迟直接决定着无人巡逻车能否具备代替传统人工巡逻的能力,延迟高看的晚,机动反应的能力就滞后,就失去了安防时效性。高性能的RK3588图像处理板能够实现低延迟的远程控制。贵州实时视频压缩与传输技术
正如刘德华演绎的《拆弹**》电影中一样,现实中的防爆排爆,需要拆弹**穿着防护服,进行近距离手把手拆除。这种一个非常危险的职业,稍有不慎就容易搭进去拆弹人员。随着机器人技术应用的发展,采用机器人替代人工进行拆弹将是未来的一种趋势,将有效保护拆弹人员的人身安全。但是,拆弹是一项需要极其细腻的工作,稍有不慎就会造成意外,因此这项工作对机器人的灵活度有着极其高的要求。这就需要远程控制机器人时,延迟尽可能的低,来保障控制的精度。云南边海防视频压缩与传输多路30ms+的低延迟视频传输方案。

成都慧视开发的LLSM流媒体传输模块,以国产高性能AI芯片RK3588作为主处理器,产品根据国家相关标准及指导性文件,依托研究项目需求自主研发,旨在解决无人装备领域图像处理与视频传输的难题。采用小型化、低功耗设计,实现多路同传、窄带传输、低延迟及强交互。产品具备将1-8路1080P 30-60帧视频,在窄带(0.5-2Mbps)通信链路条件下实现实时传输的能力,延迟控制在50ms左右(不含数据链)。系统单向视频传输和双方指令交互的装备,系统硬件只需1个前端视频服务器。当SDI视频≤4路时,硬件模块(或板卡)尺寸小、功耗低。同时显控终端不需额外的解码硬件。
随着国家对低空经济重视程度的提升,低空经济高速发展的时代已经到来,一些经济相对发达的省、市,例如浙江和上海等地,已经做出了比较详细的应用规划,相关的技术部门也在深入研究相关的技术保障问题,其中随着低空无人、有人装备的增加,空中装备之间、空地之间的带宽问题将会成为一个关键的制约因素,因此低带宽、低延迟视频编解码技术成为必须要突破的技术瓶颈。低空环境中,特别是在多架低空飞行器同时作业等场景下,无线网络的带宽资源相对紧张。低带宽视频编解码技术可在有限带宽下,通过优化编码算法,去除视频数据中的冗余信息,高效压缩视频数据,低延迟控制,确保多架飞行器或多个低空设备间的视频数据能顺畅传输,避免因带宽不足导致数据堵塞、传输中断等问题。带宽压缩怎么做能够不影响视频画质。

延时通常情况下由多种因素影响,在使用慧视LLSM流媒体传输模块时,如何减少流媒体视频传输的延时:使用成像延时低的相机。使用性能强劲的CPU以及ISP处理能力强的MCU。使用低延迟流媒体协议,甚至私有协议。使用性能较好的硬件编解码器。使用拉流软件。使用优良的网络环境。使用高刷新屏幕,屏幕刷新率至少为视频帧率两倍。如何减少流媒体视频传输的带宽:使用压缩率高的编码标准(如H265),甚至私有协议。将视频缩小后再进行编码传输。LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块能够用于无人船领域!甘肃2G信号视频压缩与传输供应商
弱网环境下如何低延迟传输视频?贵州实时视频压缩与传输技术
针对于这样的难点,成都慧视在RK3588图像处理平台的基础上内置远程可视化低延迟实时控制系统,定制开发了LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块,模块能够实现在500K带宽条件下以50ms左右的低延迟实时控制多个无人巡逻车。这样低带宽、低延迟条件下的无人巡逻车,控制中心只需要少量的带宽就能实时接收多个无人车回传的数据,而不会出现带宽拥堵等问题,并且能够更稳定的进行远距离作业,到达许多人工无法到达或者有安全风险的区域。此外,RK3588图像处理板还能够赋予无人巡逻车锁定跟踪的能力。当指定区域闯入入侵者,无人巡逻车能够立即识别,并锁定跟踪其动向,实时向控制中心发送位置,成为人工巡逻体系的有力补充,助力打造24小时无间歇安防。贵州实时视频压缩与传输技术
2025将是低空经济飞跃发展的一年,无论是行业技术还是国家政策,都将在这一年陆续出现。随着应用场景的不断增多,对于无人飞行器的要求也越来越高,执行单纯飞行任务的无人机将会越来越少,更多的是需要无人机进行更多的“无人化”AI工作。也就是让无人机朝着自主化飞行、作业等方向走。虽然在5G大环境下,我们会减...
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