一个画面从相机成像到网络推流解码显示,中间包含有相机成像延时、图像数据读出延时、图像数据传输延迟、图像数据处理(ISP)延时、网络编码延迟、网络解码、显示延迟。其中前两项跟相机有关,相机的性能越好,越能够捕捉更多的细节信息,成像延时也会更低。搭配AI模块时,越多的信息越能够提供AI处理的稳定性和精度...
虎鲸无人艇拥有12单元垂发,12面相控阵的配置,具备超视距火力打击、防空反导及搜潜攻潜等无人自主作战能力,并可作为“母舰”搭载无人机、无人潜航器实施跨域立体作战。无人装备要实现这样的功能目标,远程控制的能力相当关键,其直接决定着无人装备的控制、打击精度。像这样的稳定远程控制,成都慧视推出的GS远程可视化低延迟实时控制系统就可以实现,系统采用自主研发的“G-Share”技术,实现深度共享、硬件加速。通过有限的窄带网络带宽资源(50K-2Mbps),实现同时传输4-16路高清实时视频图像,利用35ms低延迟技术实现实时远程控制等功能。如何打造低延迟的图传控制系统?湖北弱网视频压缩与传输供应商
此时,就需要一种在微弱网络环境下也能够实现精细远程控制的技术。慧视光电推出的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。控制单路无人设备只需600Kbps带宽,控制中心低时延交互式控制,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)。如果同时多个无人艇进行工作,就只需要2M带宽就能够远程控制至多16路无人机进行精细作业,回传高清视频,实现实时操控,同步预览。河北窄带多路视频压缩与传输不降低画质LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块能够用于无人船领域!

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。
无人机参与应急救援,能够有效提升救援效率,它能够帮助救援团队提前探明灾情,帮助分析制定救援路线,通过智能无人人还有助于自动识别被困人员。但是无人机的远程控制依赖于带宽,当处于弱网环境时,特别是如沙漠、森林、远海等区域,受限于带宽不足,无人机的作业距离就受到限制。原本能够控制多个无人机飞行10公里,现在就只能飞行5公里。针对于这样的困境,可以采用成都慧视推出的GS远程可视化低延迟实时控制系统,系统通过视频编码技术进行高并行低时延压缩带宽占用,实现在1-4Mbps带宽环境下控制多个无人设备。延迟传输跟哪些设备的参数有关系?

无人系统特别是无人机、无人车等在日常生活中逐步普及,例如无人机大量运用于电力巡检、管道巡线、污染防治、森林防火等领域,无人车例如大家近期热议的“萝卜快跑”无人驾驶出租车、反恐机器人、消防机器人、无人自动化生产线等在国民生活中发挥着日益重要的作用。随着上述应用的日益普及,无人设备数量势必爆发式增长、应用过程中也发现了一些急需解决的问题,例如众多无人设备协同工作过程中,怎么在通信带宽有限的情况下,保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输;在一些需要低延迟的情况下,例如远程实时操控反恐机器人上的打击装备,在无人车辆传感器失效的情况下后端的安全人员怎样快速低延迟接管控制前端车辆,避免造成严重的安全事故。低延迟低带宽的视频压缩传输方案!云南窄带视频压缩与传输供应商
稳定500K带宽的远程控制技术。湖北弱网视频压缩与传输供应商
LLSM流媒体传输模块,凭借低带宽、低延迟的传输特点,一经推出就受到了大量关注。由于低延迟传输跟相机性能以及屏幕刷新率等参数有着密切关系,可供选择的配套产品众多,许多客户就跟我们提出了提供整套方案的建议。我司深入研究测试后,推出LLSM流媒体传输模块+基于FPGA的全国产ISPMIPI工业相机SC130GS的方案建议。SC130GS是一款GlobalshutterCMOS图像传感器,比较高支持1280Hx1024V@240fps的传输速率。SC130GS输出黑白RAW/RGB图像,有效像素窗口为1288Hx1032V,支持复杂的片上操作——例如HDR模式、支持外触发全局曝光模式、窗口化、水平或垂直镜像化等。此方案下,延迟可达30ms左右。湖北弱网视频压缩与传输供应商
一个画面从相机成像到网络推流解码显示,中间包含有相机成像延时、图像数据读出延时、图像数据传输延迟、图像数据处理(ISP)延时、网络编码延迟、网络解码、显示延迟。其中前两项跟相机有关,相机的性能越好,越能够捕捉更多的细节信息,成像延时也会更低。搭配AI模块时,越多的信息越能够提供AI处理的稳定性和精度...
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