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高清视频芯片的技术发展趋势

2011-12-16 16:02:16 来源:CPS中安网 作者:瞿关明 责任编辑: luocaocps 收藏本文
随着近两年尤其是2010年高清视频监控产品的应用取得突飞猛进的发展,预计在接下来的1-2年,市场对高清产品的需求将呈现井喷的趋势,需求量的提升一方面会带来更高性能和更多功能的需求,另一方面也会带来差异化竞争的进一步加剧。而高清视频SoC作为最能影响到这两者的核心部分,其技术的演进和性能的提升对高清视频终端的市场状况起到决定性作用。
传统的标清网络摄像机和目前市场上绝大多数的高清网络摄像机中,一般采用一颗独立的DSP或者FPGA处理器来实现ISP功能,经过DSP或FPGA处理过的信号才再次进入编码芯片进行压缩处理。这种方式虽然具备较高的灵活性,使得开发者在选择方案的时候有更多的组合,但是对于设备而言,一方面加大了整机功耗,另外也增加了设备的复杂程度,如果有集成度更高的芯片方案将ISP和编码部分融合在一起无疑是更好的选择。


  另外,现在大部分内置ISP功能的视频芯片对CMOS Sensor的支持都比较完善,可以直接对接各主要Sensor厂商的主要产品,但是对CCD Sensor的支持则相对有限,还需要开发者做二次转换,要额外增加一片CPLD或者FPGA,除了在一定程度上降低了开发难度和周期,比较关键的BOM成本和整机功耗并无多大的优化。


  四、整合智能视频技术


  智能分析技术经过几年的发展,现在已经逐步转变了原来技术先进、应用无望的尴尬局面,越老越多的在实际应用中得到普及,随着高清时代的到来,信息量成倍增长的前提下,智能视频技术已经成为必不可少的手段。


  早期的智能分析功能主要在后端通过PC实现,后续陆续出现基于DVS或者DVR的形态,而随着高清化的到来,智能分析融合到前端的需求已经非常迫切,芯片性能的提高为该需求提供了可行性。


  根据智能视频技术目前的应用情况,预计以下几类分析算法会最先在高清的前端产品中得到应用:视频诊断算法,主要用于判断前端设备的工作状态是否正常,是否有模糊、噪点、异常遮挡、视频丢失等异常情况;行为分析算法,主要用于对视频监控场景内的运动物体行为的识别和判定等;人脸检出和识别算法,主要用于对监控场景中人脸特征的检出、识别和对比;智能交通算法,主要用于交通违章管理,属于一类特定的行业应用。


  按照现在的状况,芯片厂商暂时还不具备成熟的条件直接在芯片中内置上述算法,比较可行的办法是在高清视频芯片中预留一颗较高主频的DSP或者ARM核心,开发者可以自己选择将上述算法中的某一部分或者全部移植到该DSP或者ARM上,形成带智能算法的智能相机。


  五、完善系统配套芯片


  系统配套产品主要指的是用于监控后端的产品,诸多现场经验表明,高清的推广必须以系统化的方式来做,出了有高质量的高清前端,还必须有完善的系统配套产品来解决传输、存储和显示等重要功能。


  1.NVR和混合DVR用芯片,随着高清的概念开始深入人心,NVR和混合DVR也逐步成为系统必备的产品。在NVR和混合DVR中使用芯片一般要求具备较强的业务处理能力,如列表管理、存储管理、网络管理,同时对芯片的PCI等性能要求也较高。


  2.解码显示芯片,主要用于高清图像的显示,一般要求芯片具备良好的显示性能,同时尽可能多的支持多个输出,最好支持HDMI或者DVI等数字高清的输出接口,而输出的显示分辨率则最少要求达到1080P,甚至更高。


  目前业界主要的芯片制造商都已经意识到高清视频芯片的整合化趋势,并投入大量力量进行新一代高清芯片的研发,不管是率先推出ASC8850的NXP和推出DM368的TI,还是即将推出Hi3516的海思半导体,都已经开始在高度融合的高清视频芯片上有所建树,同时也还有一些有影响力的IC厂商正跃跃欲试,相信随着芯片厂商的努力和推动,结合下游终端厂商的市场推广和用户需求的拉动,高度集成和高度融合的新一代高清视频芯片会取得越来越大的发展,并逐步成为一个成熟的产业。

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