智能摄像机的硬件架构及算法类型应用

　　视频压缩部分

　　这部分目前技术非常成熟，按实现方式主要分为三大类：一是用FPGA来实现，但是成本高，难度大，现在已经很少看到；二是用DSP来实现，这种方式非常成熟，不过也是由于成本和开发难度的问题，已经逐步为ASIC方式所替代；第三种就是ASIC方式，芯片厂商会在ASIC内部固化视频压缩算法及基本的功能API接口，终端厂商开发的难度大大降低，同时由于实现了专芯专用和批量化的流片，芯片的成本也大大降低，为网络摄像机的普及奠定了良好的基础。目前的ASIC芯片性能已经相当强劲，单芯片已经可以支持16个D1，压缩一个标准的1080P视频更不在话下。另外，ASIC芯片现在可以集成越来越多的功能，上文提及的ISP和智能分析CPU现在都可以集成到一颗ASIC芯片上。采用视频压缩芯片的智能摄像机方案一般都输出网络接口。

　　SDI的转换输出部分

　　这部分一般为可选部分，如果选择SDI的转换部分，上述的视频压缩部分就不再需要，经过ISP和 CPU处理分析的视频数据可以通过SDI的转换芯片转换为符合标准的HD-SDI信号，输出给相关的传输或者终端设备。

　　智能分析算法的几大类型及应用

　　智能分析是智能摄像机的核心功能，其功能和性能又完全取决于其内嵌的智能分析算法，根据目前业界发展的趋势和市场的需求来看，我们可以大致将目前应用的智能分析算法分为以下几个类型：

　　车牌识别功能

　　目前支持车牌识别的智能摄像机主要应用于交通领域，如闯红灯、卡口、停车场等的应用。和以前传统的摄像机配合处理主机的系统相比，智能摄像机采用一体化设计，一方面降低了成本，另一方面减少了系统连接，降低了故障率。内置车牌识别功能的智能摄像机是以后交通领域应用的趋势。

　　交通行为分析

　　主要是指除闯红灯以外的交通违章行为的检测和分析，如违章停车、压黄线、逆行、不按车道行驶、违章左行右行等。以前的系统受系统性能限制，基本上无法实现上述的功能。由于CPU芯片性能的提升和采用的高清相机具备更大的视野，智能摄像机目前已经可以较为完善的实现上述功能。

　　基础行为分析

　　基础的行为分析主要包括绊线、周界防范、物品遗留、物品丢失、人员聚集等，这部分的技术比较成熟，从智能分析进入安防领域开始，这些功能便开始存在，因此目前这些算法应用较为广泛。

　　视频质量诊断

　　视频质量诊断指的是对摄像机本身图像质量的监测，如雪花、条纹、视频丢失等，由于该算法主要是起到自测作用，因此一般会绑定其他功能一起使用。

　　流量计数统计

　　计数功能主要分为人员计数和车辆计数，人员计数主要用于出入口控制或统计，如地铁、机场、火车站、超市等。车辆计数主要用于卡口、交通密集度的监测等。

　　人脸识别功能

　　人脸识别功能分为人脸检测和人脸对比，后者需要基于前者来实现，前者主要用于辅助计数和目标侦测，后者主要用于人员识别以实现门禁权限控制、考勤、重要人物识别等。

　　外部输出接口的差异