近海智能消防拖船旨在将远程遥控技术应用于高海况下救援、危险环境下消防等相关任务中,在陆地操控中心对远在百公里外海域的无人消防船进行远程遥控航行、自主航行、远程消防炮控制、自主消防等操作,能有效保护任务执行人员的生命安全,具有极大的应用价值与发展潜力,如果顺利将是未来近海消防的比较好解决方案。而目前我...
在这样的需求下,成都慧视就拿出了农网改造的监管方案。在弱网环境下,成都慧视研发的弱网高清视频传输系统,能够在50-100K的网络环境下,一次传输16路高清视频,这样就能解决施工现场网络不佳带来的视频监控不稳定的问题。再者,基于G-share技术的水视频压缩系统,可将2路1080P30-60帧视频,在窄带(0.5-2Mbps)通信链路条件下实现实时传输,系统从光信号开始到远程显示整体延时在100ms以内。同时能基于视频图像远程操控设备。这就能解决诸多视频回传造成的控制中心带宽压力大的问题,并且,经过G-share技术压缩后的视频虽然画质无变化,但是视频体积减少了1/10,还能有效节约视频存储成本。经过优化,采用成都慧视的农网改造监督方案后,控制中心能够实时查看一百多个施工现场的实时画面,并且能够进行高清、低延时的通话,做到指挥与监督并行。南海无人岛礁的视频传输可以用窄带。山西专业视频压缩与传输系统
作为集中管理企业、组织或个人计算机系统、存储和网络设备的设施。数据中心能够为各种应用程序提供支持和存储数据。在企业、组织的运营中至关重要。因此,数据中心需要24小时运行。数据中心中存储和管理的信息和数据是非常重要的,而这些数据来源与多个不同的应用程序和服务,需要保持随时可用状态。数据如果出现故障,可能会导致业务中断、数据丢失或数据泄露等严重后果。24小时运行的数据中心能够提供高可用性和高容错性,保证业务和数据的安全、完整、可靠。正是由于这种特殊性、重要性,数据中心的电源等支撑其运行的技术设备都是单独配置以防万一。山西专业视频压缩与传输系统卫星通信普及前,我们可以用窄带在弱网环境下来稳定通信!
极限G-Share以多路高清图像处理和极低网络带宽视频传输需求为目标,构建了一套高效能图像融合的数据处理软件框架。能够充分利用各种计算资源,支持X86、ARM计算模块,可以运行Windows、Linux、麒麟等操作系统。通过慧视G-share产品极弱网高清音视频传输系统的部署,能够实现实时对无人岛礁周边的监控,并在弱网环境下通过窄带将现场音视频实时传输到后方指挥中心,一方面能够及时收集信息,为我国外交舆论提供支撑,另一方面有助于实现指挥与行动相互协调统一。
在这样的市场需求下,慧视光电依托窄带视频压缩技术,研发出慧视智能5G窄带视频传输机,通过对视频进行深度压缩达到减少视频大小的目的,帮助企业节约视频存储成本。5G传输慧视智能5G窄带视频传输机采用高通SM4350八核64位处理器,主频性能高达2.0GHz,内置高通多网络制式智能5GSub-6GHz模块,并向下兼容4G/3G网络,性能强大,稳定性高。支持多输入多输出技术(MIMO),可以在接收端同时、同频段使用多个接收天线,从而大幅降低误码率、改善通信质量。视频传输老是卡顿怎么办?
再比如跨界联合执法时,往往需要将前方视频实时回传到两地的指挥中心,如果处在偏远地区,例如西南的大森林这种环境下,对于音视频的稳定传输是一个巨大地挑战。这样的困境下,慧视光电窄带高清音视频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。窄带能够减少视频存储的成本。四川窄带多路高清视频压缩与传输多路
窄带是弱网环境小通信的救星。山西专业视频压缩与传输系统
在农网改造时,要做到有监督、负责任、莫大意的原则,统一指挥、统一调度、统一行动。首先,施工现场要架起布控球进行实时安全监控,所有数据画面都将记录并实时回传总控制中心,并且能够进行实时通话沟通事宜;其次,控制中心要能够实时观察到每一个施工现场画面,做到积极监督、不大意。但是我国农村环境复杂不一,尤其是在西部地区,山脉绵延,很多农村的网络信号不佳,处在弱网甚至无网状态,这就对施工现场的监控有着高要求,如何做到稳定的视频监控回传成为了行业的头等大事。山西专业视频压缩与传输系统
近海智能消防拖船旨在将远程遥控技术应用于高海况下救援、危险环境下消防等相关任务中,在陆地操控中心对远在百公里外海域的无人消防船进行远程遥控航行、自主航行、远程消防炮控制、自主消防等操作,能有效保护任务执行人员的生命安全,具有极大的应用价值与发展潜力,如果顺利将是未来近海消防的比较好解决方案。而目前我...
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