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結合智慧型動作感測器 視訊分析處理器提升監控效能

2013-10-28
在過去幾年中,用於威脅確認和可疑行為辨別等安防領域的視訊/圖像分析,已廣泛為各類不同成本及複雜性的終端設備所採用。無論是住宅入侵偵測系統中的智慧型動作感測器(Motion Sensors),或是百萬畫素級高解析(HD)監控網路攝影機(Webcam),隨著可程式設計數位訊號處理器(DSP)解決方案的發展,視訊分析的使用也越來越普遍。如今市場上已出現具有多功能且低功耗的處理器,能夠符合業界終端設備解決方案,適應多種應用情境的需要。
視訊監控市場面臨變革

部署在城市、政府、校園和商業建築內的傳統視訊監控系統正經歷顯著的變革,從類比網路攝影機和中央視訊處理,到智慧型聯網網路攝影機發展,系統周邊部分現已包含大多數(雖然並非全部)所需的影像處理功能。這種轉變不僅將圖像解析度從傳統標準解析度(SD)720×480畫素提升到高解析(720p及以上)的水準,同時還包括即時圖像分析,其範圍涵蓋多種行為與動作。

每種不同的應用都有重點追蹤與監控的功能,以便即時提供警報或衝突條件的確認。這類行為包括遊蕩檢測、禁區突破、遺留物品檢測和疑犯辨別。這些分析通常在等比例縮小的視訊流上進行,運算時解析度低於高解析擷取水準,但對處理器運算能力和記憶體頻寬依然具有很高的依賴性。

每種功能都有一個任務列表,第一項任務是將感興趣的前景專案與靜態或無關元素組成的背景分離。一旦辨識出感興趣的項目,就必須建立這些專案的輪廓圖形,以利確認並將物件歸類。這些功能包括一系列數學運算,由一些計算密集型任務組成,對現成的傳統處理器而言是很大的挑戰,如泛用型DSP和現場可編程閘陣列(FPGA)。

低功耗/即時分析處理器需求大增

在保全市場的傳統視訊監控領域,已有廠商意識到降低成本、功耗和即時分析運算整體預算的需要,例如亞德諾(ADI)即推出全新的雙核處理器家族(ADSP-BF60x),可提供更高階IP網路攝影機所要求的多行為平行分析處理能力(圖1)。

圖1 因應低功耗低成本與即時分析運算的視訊監控市場需要,新處理器須具備多行為平行分析處理能力。

該系列產品整合了管線加速元素(Pipeline Acceleration Elements),可為處理器核心減輕一些最為密集的運算負擔,並利用本地記憶體(Local Memory)和串流資料移動技術,避免在視訊分析時耗費大量記憶體。

整體來說,即時視訊分析正逐漸普及,這有可能是來自於單純強化儲存效率,也可能是在實際運行時真正攔截到違法入侵者。無論如何,這都會讓以加速解決方案為基礎的產品,持續在日益增長的安控市場中擴張其版圖。

而在較低階的市場裡正逐漸形成一種趨勢,也就是在典型動作感測器內加進入門級視訊/圖像確認機制;這類感測器廣泛用於各類居家和商用入侵偵測(Intrusion Detection)系統中。

傳統入侵偵測系統(包括動作感測器)均採用被動紅外線(Passive Infrared, PIR)技術判斷視野中是否存在威脅。此種PIR技術在捕捉運動物體時非常有效,但它不允許任何等級的確認(Verification)。在商業和住宅建築內,對感知到的警報條件予以確認,已成為世界上許多地區不可或缺的要求。尤其在拉丁美洲和南美國家,地方和國家政府已開始要求先提供實際的威脅證據,才能調派應急人員前往現場。

在這種趨勢下,以及隨之而來的種種要求,迫使設備製造商和系統整合業者積極尋找毋須大幅增加系統成本和複雜性,即可滿足這些要求的解決方案。而答案便是最新的「智慧型」(Intelligent)動作感測器,當觸發PIR要素時,它們可擷取休眠圖像(Dormant Image)或分析觸動PIR的各種因素。

智慧型動作感測器正夯

在第一代解決方案中,圖像或視訊資料經壓縮後,被捕捉並傳輸到中央監控站進行威脅確認。雖然很多系統將繼續採用這種方法,但趨勢是運用視訊分析技術,而且毋須進行實際圖像或視訊資料的壓縮、儲存和傳輸。

在採用上述監控網路攝影機應用中提及的行為分析功能應用情境裡,對圖像資料進行分析時,是將被測物體歸類。然而,在智慧型動作感測器應用中,不須要行為確認,只是簡單地對動作源歸類。透過這種初步的分析運算,任務就能在可程式化的設計範疇內採用成本與功耗更低的解決方案來獨力完成。

(本文作者為亞德諾行銷經理)

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