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...
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。LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块的RK3588图像处理板采用了SDI接口。重庆仓储视频压缩与传输技术
山火火势以及生成的浓烟,使得许多地方信号薄弱,无人机飞进去可能失去信号,如果控制段靠近山火则会受到影响,这是一个两难的困境。面临这种困境,有一种办法是通过减少无人机带宽占用的方法,提升无人机控制距离,以及在若望环境下的控制能力。成都慧视利用窄带打造的GS远程可视化低延迟实时控制系统,利用视频编码技术进行高并行低时延压缩加速,实现交互式视频流。在普通显卡硬件基础上,利用自主知识产权实现性能优化。在小带宽只需600Kbps的环境下,控制端低时延交互式控制,本系统时延(从光信号开始到显示)低于60毫秒(不含网络传输时延)。陕西回放视频压缩与传输不降低画质弱网环境下如何做到稳定传输视频?

LLSM模块采用我司定制开发的RK3588系列高性能AI图像处理板Viztra-HE030,核心数8核(4大4小),算力6.0TOPS,可实时对目标进行识别或者人为的的锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。支持定制SDI、CVBS、DVP、LVDS、CameraLink等接口以及金属外壳和散热器。低延迟低带宽方面植入我司自研的GS远程可视化低延迟实时图传系统,系统能够在500K-2M的带宽环境下以60ms(加数据链)左右的延迟同时控制4路无人船进行远程工作。
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。如何有效控制视频传输带宽?

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。50ms(不含数据链)左右的低延迟模块哪里有?贵州窄带多路高清视频压缩与传输技术
LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块能够用于无人车领域!重庆仓储视频压缩与传输技术
整个LLSM流媒体传输模块集控制、带宽压缩、AI图传等于一体,有效减少了项目整合所需要的时间。图像传输的延迟于相机、后端设备的性能密切相关,在我司进行产品选择开发的过程中,MIPI工业相机SC130GS,表现的很出色,在不断的测试中,电脑屏幕刷新率180Hz不变的情况下,相机帧率为60fps时,传输延迟在50~65ms左右;相机帧率为120fps时,传输延迟在40~55ms左右;相机帧率在240fps时,传输延迟比较低可达30ms左右。使用者可以根据需求选择不同的方案。重庆仓储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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