陕西窄带多路高清视频压缩与传输森林

电力巡检是一个周期性的工作，传统的巡检需要通过人工走线的方式进行检查，但是这种方法在如今这个讲究智能化的时代明显显得落后了。传统的人工巡检时效性极低，两个铁塔之间的线路长，光是这一部分就会消耗一两个小时的时间，如果是野外山区的环境，作业时间更是成倍的增加。高空走线让工人面临着极大的人身安全风险，如果遇到突发的天气或者自然灾害等情况，风险系数也会成倍增加。人工走线能够排查绝大多数区域，但是面临一些视角盲区，人无法到达的区域就无能为力。为了提升效率，如今更多的是采用无人机+AI诊断，通过操控无人机走线，拍下近距离的视频信息，传统的电力巡检人员只需要化身“地面诊断医生”，就能够完成整个工作。但这又面临一个问题，远程操控无人机进行作业时，如何保障无人机的飞行稳定性，以及操控精度。这就关系到延迟与带宽问题。高效节约带宽和存储空间。。陕西窄带多路高清视频压缩与传输森林

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。安徽高清视频压缩与传输技术比现有编解码方式的视频通信距离增大50%以上。

无人机的控制飞行也需要实时回传视频信号，延迟越低，控制精度就越高，像FPV这样的快速机动无人机，延迟是决定性因素。在军备武器中，无人机的前端AI自主判断时，需要大量的数据参与，并回传实时结果到后端供数据分析，如果参与的无人机数量过多，同时回时，地面端的带宽压力就会很大，控制视频传输带宽，则能够有效解决这个问题。无人船的控制中，一艘母船可以作为控制中继，指挥端控制母船，而母船控制多个小型无人船形成集群化。在母船的控制端，同时控制多个无人船进行工作，其带宽压力也很大。

这种场景下，如何保障“九天”无人机平台和蜂群无人机之间的控制十分关键。慧视光电推出的GS远程可视化低延迟实时控制系统，就可以解决这个问题，系统利用其专有的“G-Share”技术，在窄带网络条件下（500Kbps～2Mbps），可同时控制传输1～16路无人机以50ms左右低延迟进行作业，同时回传1080P高清实时视频到“九天”母舰平台。整个系统无需改变原有系统结构，可快捷部署、无缝对接。通过系统应用，“九天”无人机就可以减少多蜂群无人机作战时的带宽控制压力，同时增加无人机蜂群的作战距离，提升整体的作战性能。弱网环境下的稳定通信。

无人装备除了由人控制外，做到自动化作业就需要AI的介入。例如，机器狗、无人机中AI通过对周边环境的识别，让其具备避障、识别目标、打击目标等功能。这些能力可以由AI图像处理板实现。并且这些零器件是有必要实现全国产化的。目前，面向民用实现的全国产化AI图像处理板中，瑞芯微推出的RK3588系列有着重要地位。四大四小的处理器，能够输出至高6T算力，面对复杂的环境，检测识别不在话下。该系列图像处理板的开发，成都慧视拥有丰富的开发经验，能够根据具体需求，定制如SDI、CVBS、LVDS、USB、cameralink等接口。Viztra-HS063图像处理部可以接入LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块。辽宁高清视频压缩与传输森林

根据带宽可调试图像。陕西窄带多路高清视频压缩与传输森林

定期的自然资源生态巡护是维护生态平衡、实现可持续发展的重要措施，随着保护工作的不断深入，由于巡护地面积大、不集中等特点暴露出的传统巡护模式效率低下、成本高的问题。在无人机广泛应用的当下，用无人机代替人工进行巡护的方法，更加高效和精细，有效弥补了传统模式的不足。无人机搭载激光雷达、图像处理模块、双光吊舱等载荷，能够实现对矿区的昼夜不间断巡检，通过AI算法的赋能，实时监测矿区上人员、车辆的活动，及时发现并跟踪非法开采等行为。相比于传统的人工巡检，无人机更加机动高效，发现问题后的反应速度更快。陕西窄带多路高清视频压缩与传输森林