¿Cómo resuelve REBOTNIX estos problemas?

RB-Compress reduce el consumo de energía comprimiendo contenidos basados en imágenes de forma más rápida, segura y rentable a través de vías de comunicación terrestres u orbitales a terminales de baja potencia. RB-Compress es capaz de reconocer y segmentar objetos individualmente. Se da la máxima prioridad a los objetos contextuales y relevantes. Estos objetos son reconocidos automáticamente por un modelo de IA y los objetos que son importantes para la información contextual se recortan de la imagen. A continuación, los objetos pueden comprimirse individualmente.

¿Cómo funciona?

Cada objeto visual puede entonces recibir su propia capa de compresión. Los objetos como el texto y otros que son relevantes para la transmisión de información, como las señales de tráfico o las matrículas, se codifican a una tasa de bits mayor que los objetos que no son relevantes, como los objetos pequeños del fondo. A diferencia del método de vectores de movimiento, el método de codificación única por segmentación de objetos consigue una mayor tasa de compresión.

En el modo por defecto, el codificador funciona con una GPU o una CPU. En el modo de IA más alto, la GPU es obligatoria para codificar, pero para descodificar podemos seguir utilizando la CPU solo para aplicaciones en tiempo real.

¿Qué valor añadido económico conseguimos con ello?

• Bajo consumo de energía para la transmisión de información visual
• Más capacidad en dispositivos con poca capacidad de almacenamiento
• Tiempos de ejecución más largos para la adquisición de datos
• Mayor calidad en las grabaciones
• Funciona en ordenadores de baja potencia, entre 5 y 15 vatios
• Reduce la carga de la nube y de las infraestructuras de Internet, así como de las redes móviles.