但是，这就对“机器藏羚羊”提出了更高的要求。可可西里将近5000米的海拔，高寒缺氧、环境恶劣，“机器藏羚羊”需要在这样的环境中跟动物藏羚羊一样在坎坷山路、泥泞湿地穿梭，并实时回传数据，这对机器藏羚羊的灵活性要求很高，远程控制的能力相当重要。此外，可可西里作为动物的“生态王国”，其地远离信号塔，网络信号严重不足，“机器藏羚羊”如果要实现远程实时控制和数据的回传，还将面临着弱网甚至无网的困境。成都慧视利用RK3588打造的低延迟低带宽LLSM流媒体传输模块，刚好能够有效解决这些难点。支持 H.264/H.265、Smart.264/Smart.265 视频自适应接入。成都视频口碑推荐
无人机在应急救援中承担着搜集信息、通信保障等任务，为地面救援指挥中心提供决策支撑信息。但是当灾害发生时，通信通常会受到破坏，另外像高原、山区这种环境中，信号本身就受限，即便不受破坏，也难以支撑大量通信需求。因此，在无人机执行任务中，如何保障地面与无人机的通信稳定至关重要。如果受灾面积大，就需要多架无人机同时作业收集信息，将会占用大量带宽。而灾区的通信大都会受到破坏，并且地面通信也会需要占用带宽，无人机飞行任务的稳定性就会受到影响。当无人机飞得远飞得高时，无人机控制、回传数据的延迟就会增加，而灾难面前，时间就是生命，越是实时的数据越能够为救援指挥提供紧急决策依据。这样的需求，成都慧视推出的Viztra-HS063 AI图像处理模块刚好可以解决，该模块不同于之前推出的AI图像处理板，它除了具备图像处理板能够检测识别跟踪地面目标，输出靶量信息的能力外，它还集成了LLSM低延迟低带宽流媒体传输系统，具备在50ms左右低延迟环境下（不含数据链）控制应急救援无人机进行作业，并且同时控制4路无人机带宽占用比较低500Kbps的能力。成都双向对讲视频产品能够用于实时监控、远程控制、应急指挥、事故取证、监督预警。
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。
无人机巡检的一大优势就是可以在短时间内覆盖大面积的线路，这是人工远不能及的。因此，让无人机走的远，就能够提升巡检效率。成都慧视能够为巡检无人机提供具备低延迟低带宽的AI模块，模块具备在50ms左右延迟下，控制无人机进行远程左右，且整个带宽占用比较低可达500Kbps，这就为无人机创造了高反应、飞的远的作业环境。此外，模块还能集成AI检测识别功能，通过特殊算法的定制，实时进行AI诊断，分析线路问题，提升效率。这个名为LLSM低延迟低带宽流媒体的传输模块，以RK3588s作为主处理器，算力6T，能够适应各种复杂的电力巡检环境。智能分析、内容自适应编码等技术。
无人机要在这些领域打好辅助，AI是个关键！具备图像识别、目标跟踪的AI模块，能够成为无人机的智能化“火眼金睛”。这种模块，可以实现国产化，利用我们自己的芯片进行开发应用，足够应用，也安全。像成都慧视开发的LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块，采用RK3588s作为主处理器，具备6T算力，能够在只有500Kbps带宽占用的情况下，以100ms以内的低延迟控制多个无人机进行作业，并且模块具备AI检测识别的功能，能够识别跟踪无人机、无人车、人、船等目标。远程监控视频分辨率可达 1920×1080P，帧率可达 25fps。成都窄带高清视频传输技术
支持接入、处理以及输出的设备或视频的调度管理。成都视频口碑推荐
在视频中，6个人形机器人，跟随音乐节奏和真人伴舞一起，配合默契，共同演绎了一场视觉盛宴。这也是继春晚之后，宇树人形机器人的再一次舞台秀，不同的是，这一次，机器人的灵活性更高，动作更稳，像一个长了身体的“孩子”。我们平常去看这种演唱会，你甚至不能及时发一张现场的图片给好友，网络会一直转圈，成千上万人聚集在一起，网络带宽本就不够用，而6个机器人能够同台演绎，这之中的低延迟、低带宽远程控制，宇树做得确实好。不久之前，我司就推出过类似的产品，来辅助保障无人设备的远程控制工作，这就是LLSM低延迟低带宽流媒体传输模块，我司依托于瑞芯微RK3588s平台，将其集成于Viztra-HS063图像处理模块当中，成都视频口碑推荐
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