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...
成都慧视光电技术有限公司推出的窄带多路高清音视频传输与交互系统,能够通过G-share深度压缩技术,对高清音视频进行压缩传输,部署系统后,只需要2M的带宽就能传输多达16路高清音视频。G-Share产品由前端视频处理与应用软硬件及指挥中心显控终端相关软件组成。其中,前端视频服务器部署G-Share视频处理及应用软件;指挥中心基于通用计算机终端,部署G-Share视频显控软件,共同实现多路高清视频图像信号的高速实时采集、处理、传输和显示。根据G-share技术的特性,可以在窄带宽( 50kbps~300kbps)且抖动大的弱网环境下,实现高清音视频的传输。山西仓储视频压缩与传输高清
为了通信问题,慧视光电依托G-share深度压缩技术推出了GS弱网高清视频压缩传输系统,通过对带宽进行高并行低延时压缩,减少视频传输时的带宽占用,只需2M带宽就能传输至多16路高清音视频,网络波动大时,在500Kbps的网络环境下就能传输高清音视频。当我们进行海洋资源开发、海洋应急救援时,慧视窄带将是稳定两端通信的重要纽带。窄带多路高清音视频传输系统由前端视频处理与应用软硬件及指挥中心显控终端相关软件组成。其中,前端视频服务器部署G-Share视频处理及应用软件;指挥中心基于通用计算机终端,部署G-Share视频显控软件,共同实现多路高清视频图像信号的高速实时采集、处理、传输和显示。四川弱网视频压缩与传输可视化指挥高速公路的施工环境处于弱网状态下,视频回传的效果受到了网络的制约。

这样的困境下,成都慧视光电技术有限公司推出的窄带">GS弱网高清视频压缩传输系统作为有效解决河湖联合执法的方案被提出应用。系统采用自主可控科研创新成果,整合搭建“指挥调度”、“视频管理”、“视频指挥”、“录像回放”等功能模块,利用G-share技术对需要传输的音视频图像进行高并行低延时的深度压缩,压缩后的视频在画质上并无变化,但是视频的码流降低了1/10,也就意味着将同样大小的视频传输至另一端只需要原视频传输带宽的1/10。
成都慧视利用窄带推出的GW智能编码视频压缩传输系统就能够帮助应急通信的快速搭建。系统通过“低码智能编码技术”对需要传输的视频进行深度压缩,并结合AI处理、CAE感知编码等技术提升画质,能够在保持画质的情况下,通过500Kbps的带宽网络传输单路高清视频。正常情况下,能够将视频码流降低90%以上,对于偏远地区微波传输占用20M带宽的局面,能够很好地将火灾现场的视频进行低延迟快速传输,保障信息通畅,实现救援与指挥的协调统一。2G、3G退网后,可以用窄带进行视频传输。

针对这些问题,慧视光电推出了GS远程可视化低延迟实时控制系统。系统利用视频编码技术进行高并行低时延压缩加速,实现在1-4Mbps带宽环境下控制多个无人设备。在传统的方案中,SDI高清视频采用传统的编解码及传输方案时延200毫秒左右。12路无人机的控制需要24Mbps带宽,如果回放录像还需额外占用带宽。而我们系统的下行时延能够控制在60ms(摄像头至指挥中心),上行时延为10ms(指挥中心至视频服务器输出端)。并且控制12路无人机只需2Mbps带宽,回放录像不额外占用带宽。极弱网高清视频传输系统在远海地域能够保障通信稳定。四川安保视频压缩与传输技术
窄带能够实现海上施工可视化监管。山西仓储视频压缩与传输高清
视频图像是我们日常工作中重要的信息载体,通常情况下,传输一路高清音视频需要2-4Mbps带宽,如果需要传输的视频源只有一处或者两处,那对于传输的压力尚能接受,当视频传输源过多时,就会对接收端的带宽造成压力,因此如多端同一指挥中心这种模式下,多路视频传输就需要采用视频压缩的方式,来减少指挥中心的压力。慧视GS弱网高清视频压缩传输系统,基于G-share深度压缩技术,压缩后,就能通过有限的窄带网络(500kbps~2Mbps)带宽资源,实现同时传输4~16路高清(1080P)实时视频图像,既实现了多路高清视频实时传输,又节约了网络带宽资源。该产品在不改变原有系统结构即可实现无缝对接。通过可信内网接口接入现有图像系统,外部接口可授权用户经专网或者互联网调用实时音视频和录像视频资源,支持多用户、多终端并行访问。山西仓储视频压缩与传输高清
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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