上述面临的问题是无人设备大规模有效应用急需解决的问题,针对以上行业应用痛点以及国产化的要求,慧视光电推出了基于RK3588的低延迟低带宽图传解决方案,基本功能如下:(1)在一个窄带收发信道内,例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内,多路视频和交互控制共用一对收发信道,信道支持数据透传,外部系统可以使用该信道,传输任意格式的数据;(2)可实时调整视频码率,在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使无人设备飞的更远、走的更远;(3)可实现视频中继转发;(4)能够基于H265实时视频编码;(5)可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机,实现15ms的低延迟编解码,加上数据链传输延迟时间在30ms左右。通用性强,使用更加灵活,适用更多应用场景;(6)支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输(1080P60FPS),彻底解决“带宽苦恼”;(7)整体时延约60ms(含相机、编解码、显示,不含传输),实现实时控制、实时打击。保障视频通信稳定可以采用慧视GS弱网高清音视频压缩传输系统。成都窄带高清音视频视频传输技术

数字教育时代,智慧教室已经走进入大多数校园,高清晰、长时间的直播录课成了平台方、校方不得不考虑的问题。首先,越是清晰的课程视频在传输时所占用的带宽就越高,平台方和课程直播主校方的成本和带宽压力不小。其次,每一节课都需要进行录制,方便进行查阅,而高清晰、长时间的视频经过日积月累,视频所占用的大量存储空间也是一个不小的压力,并且大文件的视频下载转发也不便利。为了解决以上难题,在课程直播流传输时就对视频进行压缩后再传输是一种行之有效的办法。成都实时可视化视频设备有没有能够替代卫星通信的低成本通信系统?

“伏羲一号”所处环境,明显不能够支持如此大带宽的视频数据传输,慧视光电推出的GS极弱网高清视频压缩传输系统刚好能够有效解决这一问题。针对于这样的弱网环境,系统基于先进的智能极限编解码、弱网带宽自适应控制调节、信号时空智能重建等技术,在海洋弱网环境下,建设海洋牧场与岸基管理中心之间的音视频实时同步交互传输可视化通信、监督、指挥系统。通过本系统,实现海上施工安全、施工现场、人员管理音视频数据的实时交互传输可视,从而实现可控、在控和可追溯;通过智能化的监督指挥管理平台,实现海上安全施工实时监控、事故预警、应急处置、责任追溯和应急指挥。系统能够实现在极弱网50Kbps的网络环境下,实现至多16路音视频的传输通信,并且整个延时能够控制在45ms以内,方便岸基中心对海洋牧场的实时查看。
慧视GS极弱网高清音视频传输系统的出现带来了一丝曙光。经过我们对油田基地的环境分析,深度打造了专属的150K极弱网视频传输系统,利用G-share深度压缩技术,将4M带宽压缩成150K用于视频通信,这样每口井24小时将只产生大约1.5GB的流量,完全符合小于2GB流量的要求,一天所需费用就为1500元,整个基地8口油井的总通信成本也降低。GS极弱网高清视频压缩传输系统采用我司自主研发的“极限视频编码”技术,实现极低(50Kbps~300Kbps)带宽下传输一路高清视频,在客户端实时输出2路图像视频。其中一路实时视频不减帧,能清晰确认物体运动轨迹;另一路高清视频每秒1帧(1080P),增强了图像清晰度,能清晰辨别人物外貌特征、运动物体等信息。在网络波动大,带宽小的环境下。解决只能语音业务的难题,实现了高清视频的传输,能让中心的指挥者了解更多的可视化信息,同时控制成本。弱网环境下怎么开视频会议?

因此,整个省市因为高考所产生的视频将是不可估计的,视频的存储也就成为了管理者头疼的点。视频监控从早期的模拟信号发展到数字网络信号,存储设备的形态也从DVR发展到NVR、集中式IPSAN存储,甚至当前比较先进的云存储。随着相应法规要求视频存储至少90天,所积累的视频存储成本成为了一大负担,视频监控存储周期扩容,从技术层面上来说并不存在太大的难题。但是即便是H.265编码技术也只比H.264减少了一半的存储空间,不能抵消3倍扩容带来的成本增加。所以就需要更加高效的视频存储方式。GS极弱网高清视频压缩传输系统能够成为海底光缆通信的后方保障!成都实时对讲视频传输
视频存储的空间占用优化办法有哪些?成都窄带高清音视频视频传输技术
随着各路智能化措施的齐头并进,以传统海上油田为基础形成的智能化油田陆陆续续投产,将信息技术与油气生产业务深度融合,使传统油田具备了感知、整体协同、科学决策和自主优化等智能特征,将带来30%的生产效率提升。和传统海上油田比较大的不同在于,智能化油田不需要那么多的常驻人员。现在400余个摄像头和数据采集点遍布整个平台各个角落,24小时获取和传输生产数据,每年约产生6TB的数据量,而这些数据量都将实时传输到岸上的总控中心,总控中心根据这些实时的生产数据,汇总形成大数据湖,从而实现预警诊断、主动优化和辅助决策等智能化管理。
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