Витрина для декодирования видео 8K на базе RK3588! Лидер эпохи оригинального промышленного видео сверхвысокой четкости
Витрина для декодирования видео 8K на базе RK3588! Лидер эпохи оригинального промышленного видео сверхвысокой четкости

Сравнение дисплеев 8K, 4K, 2K

Разрешение 2K: также известное как FULL HD, оно имеет разрешение 1920 x 1080 пикселей. Сегодня это стандартное разрешение для большинства потребительских телевизоров и компьютерных мониторов, обеспечивающее хорошее качество изображения.

Разрешение 4K: также известное как 4K Ultra HD (4K ULTRA HD), оно имеет разрешение 3840 x 2160 пикселей. Дисплеи 4K обеспечивают более высокую плотность пикселей и более четкое изображение, чем традиционные дисплеи Full HD.

Разрешение 8K: также известное как 8K Ultra HD (8K ULTRA HD), оно имеет разрешение 7680 x 4320 пикселей. Это один из стандартов самого высокого разрешения, доступных в настоящее время на рынке. Дисплеи 8K обеспечивают чрезвычайно высокую детализацию изображения и более высокую четкость.

Промышленная базовая плата RK3588J поддерживает HDMI2.1 8K при 60 кадрах в секунду, 8K при 30 кадрах в секунду DP 1.4a, 4K при 60 кадрах в секунду eDP 1.3 и MIPI DSI, 1080P при 60 кадрах в секунду RGB/BT1120 и другие интерфейсы вывода видео высокой четкости, обеспечивая выдающееся сверхвысокое разрешение. несколько решений «Отображение на разных экранах» и «Одновременное отображение на нескольких экранах».

Рисунок 1
Рисунок 1

Видеокодек 8K

2К видео

Типичный диапазон скорости передачи данных: 5–15 Мбит/с.

Требования к полосе пропускания: подходит для большинства домашних широкополосных и мобильных сетей, обычно для плавного воспроизведения требуется полоса пропускания около 10 Мбит/с.

видео 4К

Типичный диапазон скорости передачи данных: 20–50 Мбит/с.

Требования к пропускной способности: для поддержки видео высокой четкости требуется более высокая пропускная способность. Игра 4К, рекомендуется 35 Пропускная способность выше Мбит/с для максимального удобства.

видео 8К

Типичный диапазон скорости передачи данных: 50–100 Мбит/с (даже выше)

Требования к пропускной способности: для видео 8К,Требуется большая полоса пропускания для передачи,Для обеспечения плавного воспроизведения рекомендуется использовать полосу пропускания не менее 100 Мбит/с.

Промышленная базовая плата RK3588 поддерживает аппаратное декодирование видео 8K при 60 кадрах в секунду H.265, 8K при 30 кадрах в секунду H.264, поддерживает аппаратное кодирование видео 8K при 30 кадрах в секунду H.265/H.264 и может обеспечивать выдающиеся решения для видео сверхвысокой четкости.

Сценарии применения видеодисплея RK3588 8K

видео Дисплей 8К можно применить к медицинским эндоскопам、Видеонаблюдение за проникновением、ЖК-экран для сращивания、Видеомониторинг угольной шахты、Системы ультразвуковой визуализации и другие области.

Рисунок 2. Типичные области применения основной платы RK3588J.
Рисунок 2. Типичные области применения основной платы RK3588J.

gst_dec_display совместное использование дел

Описание случая

В этом случае используется GStreamer Импорт API из локального через ARM видео 8Кдокумент(H.264формат кодирования илиH.265формат кодирования),Затем выполните декодирование H.264 или H.265 (NV12).,Преобразуйте декодированное изображение в частоту кадров 30 или 60 кадров в секунду.,Живое отображение на дисплее HDMI.

Схема работы программы выглядит следующим образом:

Рисунок 3
Рисунок 3

кейс-тест

Используйте кабель HDMI (поддерживает разрешение 8K) для подключения интерфейса HDMI OUT оценочной платы к дисплею высокой четкости 8K (разрешение 7680x4320 при 60 кадрах в секунду) и в то же время подключите мышь к любому из портов USB2. 0 HOST двухуровневые интерфейсы оценочной платы.

После включения оценочной платы щелкните правой кнопкой мыши по дисплею и выберите «Приложение (A)». -> настраивать -> Дисплей», выберите разрешение «7680x4320». Как показано на рисунке ниже.

Рисунок 4
Рисунок 4
Рисунок 5
Рисунок 5

После завершения изменения сохраните и выйдите, выключите оценочную плату и перезапустите ее. После запуска системы вы увидите следующий интерфейс на дисплее HDMI.

Рисунок 6
Рисунок 6

Скопируйте исполняемую программу gst_dec_display из каталога bin и все файлы из каталога видео в любой каталог файловой системы оценочной платы.

В каталоге, где находится исполняемая программа gst_dec_display, выполните следующую команду, чтобы просмотреть информацию о параметрах программы.

Target#./gst_dec_display --help

Рисунок 7
Рисунок 7

Анализ параметров:

-l: указать путь для воспроизведения видео.

-x: указать декодирование H.264 или H.265.

-r: указать частоту кадров воспроизведения.

-v: информация о версии.

--help: справочная информация.

В каталоге файлов h264_8k.mp4 выполните следующую команду, чтобы указать формат декодирования H.264 и частоту кадров 30 кадров в секунду для воспроизведения видео.

Примечание. Если вам нужно указать для воспроизведения видео с частотой кадров 60 кадров в секунду, измените «30» параметра «-r» на «60».

Target#./gst_dec_display -l h264_8k.mp4 -x h264 -r 30

Рисунок 8
Рисунок 8

На дисплее можно наблюдать проигрывание следующего видео 8К.

Рисунок 9
Рисунок 9
boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose