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物联网之IP Camera解决方案简介

發布時間：2024/3/12 编程问答 37 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了物联网之IP Camera解决方案简介小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

不看這幾篇好文，就別說自己了解物聯網

前言

IP Camera即網絡攝像頭，是物聯網領域中的一個重要場景。本文將帶領讀者了解IP Camera這一典型物聯網場景的市場、IP Camera的重要組成部分、以及以HaaS IP Camera為代表介紹IP Camera的解決方案的主要內容。

IP Camera市場概述

近些年來，隨著AI技術、云服務以及IoT技術的發展，網絡攝像機IP Camera迎來了高速發展期。除了工業級的工程使用場景的專業iPC之外，各行各業的智能IPC也正在百花齊放，個人和家庭的民用IPC應用場景也越來越多。結合AI技術、云服務和智能手機，IPC設備可設定多種智能分析策略，聯動多種周邊外設，形成一個完整的智能系統。IPC市場已經發展為全球AIoT最為確定且最大的市場之一。各種IPC使用場景對IPC產品的各項技術指標，包括穩定性、功耗、成本等都提出了相應的要求。在激烈的市場競爭下，各IPC芯片廠商也使出了渾身解數去推出有市場競爭力的產品。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 圖1：IPC的各種產品形態

（圖片來自互聯網公開數據，如有侵權請告知作者刪除）

IP Camera主要組成部分

先來看一下一個IPC產品的主要功能組成。由下圖所示，除了IPC SoC之外，相應的外圍硬件和設備如鏡頭、傳感器、麥克風、網絡、DDR、存儲、供電等都是重要組成部分。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 圖2：IPC的主要組成部分

（圖片來自互聯網公開數據，如有侵權請告知作者刪除）

鏡頭：如果把IPC機器比喻成一臺小型機器人的話，IPC的鏡頭相當于機器視覺的晶狀體。光圈相當于瞳孔，瞳孔可以控制光進量的多少，晶狀體進行折射和屈光矯正。
傳感器：當圖像的可見光經過IPC鏡頭輸入后，將由sensor進一步轉化為相應的數字信號。Sensor相當于機器人的視網膜，圖像信號通過透鏡成像原理傳達到視網膜之后進行成像，以數字信號傳輸進大腦中進行分析處理。
IPC SoC：IPC產品的核心部件，相當于機器人的大腦。IPC SoC芯片通常集成了嵌入式處理器(CPU）、圖像信號處理器(ISP）、音視頻編碼模塊、網絡接口模塊等。

ISP：通過Sensor輸出的電信號，經過ISP的處理生成數字化的圖像信息。ISP模塊在整個SoC大腦里主要負責處理視覺輔助相關功能，用來對前端圖像傳感器輸出信號處理，通過自動白平衡、自動曝光、自動對焦等功能，得到清晰的圖像信息，同時通過動態范圍調整、降噪等多種輔助功能，以機器視覺的強大性能幫助我們對圖像細節看得更清楚。集成ISP，不但可大幅降低系統成本，更能大大增強視頻的穩定性，優化影響在光學方面的性能，有力提升IPC的成像品質。
CPU：CPU是IPC SoC機器視覺的邏輯和控制中心，可以說是大腦的中樞神經。用于協同各個功能模塊更高效地處理數據和智能分析。通過一些本地存儲設備將ISP處理后的數據存儲在本地，或者通過網絡設備將圖像數據傳送到云端進行更多的后續處理。一些視覺算法也可以在CPU中實現。包括視頻異常的診斷，越界入侵在內的多種視覺算法，能在實際生活中帶來豐富的應用。
VPU：視頻處理單元。圖像經過ISP模塊圖像處理后，會傳輸到VPU進行壓縮。VPU是大腦中視頻處理平臺的核心引擎，主要負責將從ISP傳入的大視頻流進行視頻編碼壓縮處理，向外高效輸出視頻碼流。VPU通常采用H.264/H.265編碼，可在不同目標應用中提供低功耗、高性能的視覺處理解決方案。VPU的存在可以有效減少CPU符合并降低服務器負載和網絡帶寬的消耗。
AI：SoC中的AI處理單元則相當于機器視覺的智能處理單元。在進行圖像信號處理的同時，AI講同時進行智能化的視頻內容分析處理，對目標識別進行進一步的分析，比如人臉識別、人行檢測以及車牌識別等。傳統的監控智能依賴于云端的智能處理和分析，對數據傳輸、云端運算存儲都造成了較大壓力，同時實時性得不到保障。越來越多的IPC廠商開始將視頻分析技術集成到前端攝像機，利用AI引擎的分析算法實現分布式的智能監控，這有助于降低監控系統帶寬、存儲成本，同時實現智能化的分析、處理和應用。
Audio DSP：音頻的協處理器，在IPC SoC中負責將麥克風收錄的音頻信號進行處理和加工，讓聲音更清晰。麥克風會將整個環境的聲音都進行收入，通過Audio DSP的抑制嘯叫、去除雜音等功能處理，能將現場聲音還原的更清晰、更真實。

網絡模塊：當音視頻信號經過IPC SoC的高效數字化處理及智能分析后，最終通過網絡傳輸到后端進行接收處理并存儲。既可實現通過web端或者移動端的實時音視頻流查看，也可在后期需要回溯時可輕松調出存儲的音視頻數據進行檢索回放。

HaaS IP Camera解決方案

AIoT技術的迅猛發展，帶動著各行各業的產品轉型。IPC視頻監控市場正迎來快速發展期，尤其是今年網絡攝像機在人工智能的加持下市場逐年快速增長，其中超低功耗、超長待機、快速啟動的電池類網絡攝像機也開始備受市場認可，整體市場正在爆發。電池類IPC產品主要有兩個應用場景：

民用IPC：移動互聯網、大數據、智能化都在影響著IPC市場的格局，民用IPC市場在這兩年也迅速火爆。據業內人士估計，未來5年內民用IPC安防市場規模將達500億元人民幣，人們的安全意識也越來越強，很多業內人士持樂觀態度。這與企業的產品戰略、政府的導向和老百姓的需求有很大的關系，只有簡單實用更貼近人們生活的安防產品才能更快被接受。相比較于傳統安防，民用安防迅速崛起極大得益于智能手機的普及和無線標準的統一，簡單的一臺手機就可以實現視頻的采集、傳輸和存儲。省去了傳統安防中復雜的布線、繁瑣的設置、以及高額的維護成本。除了安防類IPC產品，其他包括運動攝影、自行車行車記錄、無人機飛控圖傳、電池門鈴、甚至玩具娛樂等，只要是需要影像或視頻的都可以包含在電池類IPC產品的范疇內。可以說低功耗帶電池的IPC民用產品的興起，是AIoT時代下的必然產物。

供電困難區域：有些不方便尋找穩定供電源的偏遠地區也是電池類IPC的絕佳使用場景，利用新能源技術比如風力、太陽能發電等，配合蓄電池進行供電，運用4G/5G無線網絡實現遠距離傳輸，為偏遠地區供電難、布線難、組網難的監控需求提供最佳的解決方案。

低功耗IP Camera無需帶任何外接線路，一直是理想的產品形態。但是由于電池技術的限制，低功耗IP Camera有使用時間短，價格高等硬傷。IPC芯片廠商非常關注低功耗技術在IPC領域的應用。同時，由于低功耗IPC產品往往需要長時間處于休眠待機狀態，對于由喚醒事件（比如人行檢測、越界入侵、人體識別等）或者手動喚醒（如移動端App喚醒）觸發的低功耗待機狀態到工作狀態的轉換時間非常敏感，相應的狀態切換時延會直接影響用戶的使用體驗。這個狀態切換主要包含兩個部分的耗時：一個是系統啟動的時間，一個是IPC前端應用開啟到攝像頭工作并出圖的時間。同時，低功耗待機狀態中仍需要保持網絡連接，這里面有兩方面的原因：一是需要保證網絡相關事件的喚醒，一是喚醒后不用花費較長的時間重新建立網絡連接。因此IPC系統對于低功耗在網待機、快速啟動、快速出圖都有著非常高的要求。

在低功耗IP Camera產品形態下，Linux系統不能夠很好地滿足系統啟動速度和資源消耗的技術要求。針對技術要求，RTOS系統具有的啟動速度快和資源消耗少的特性，可以很好地解決Linux系統面臨的問題。但是，RTOS系統的弱生態，使得它對應用和驅動的支持都不是很友好。針對客戶面臨的問題，HaaS創新積木重要一員的IP Camera解決方案針對RTOS系統的問題，通過使用AliOS Things，和芯片原廠深度合作軟硬件一體解決方案，很好地解決了上述問題，充分體現了HaaS物聯網開發框架在IP Camera領域的優勢。

HaaS IP Camera開發板

目前，HaaS IP Camera解決方案由于其低功耗特色，被方案商采用，正在合作產品化低功耗IP Camera，即將進入量產階段。

同時HaaS團隊會將該能力推廣給HaaS生態中的其他客戶。通過技術輸出，被ISV/IHV集成，加速IP Camera方案的落地速度，幫助方案商降低成本，使得產品更加具有競爭力。

另外，HaaS IP Camera解決方案中用到的硬件平臺，也將成為HaaS IP Camera開發板，相關的應用能力將使用輕應用的方式提供給開發者方便集成，和廣大的開發者一起共建豐富的IP Camera物聯網應用生態。

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