隨著寬帶有線和無線網絡基礎設施的完善以及全球安防市場需求的增長，視頻監控的應用正呈爆發性的增長態勢。視頻監控系統的發展趨勢非常明顯，在經歷了數字化和網絡化之后，下一個重要的趨勢就是智能化，即智能監控和視頻分析技術的應用。

　　傳統的視頻監控由人工進行視頻監測發現安全隱患或異常狀態，或者用于事后分析，這種應用具有其固有的缺點，難以實現實時的安全監控和檢測管理。帶有智能分析功能的監控系統可以通過區分監控對象的外形、動作等特征，做到主動收集、分析數據，并根據預設條件執行報警、記錄、分析等動作。智能監控系統可以運行于服務器，也可以運行在基于dsp的嵌入式系統上，而后者已逐漸成為主流。

　　智能視頻的應用大體上可以分安防、人體行為檢測和智能交通三方面的應用。其中安防應用是被廣泛認為是最具潛力的市場，它包括以下幾個應用類別：入侵檢測，可以自動檢測出視頻畫面中的運動行為特征；物品移除檢測，可以自動檢測物品搬移事件——當防區內某特定位置的物品被拿走或搬走時發出報警；遺留物檢測，可以對遺棄物進行自動檢測——當物品在某個防區內被放置或遺棄的時候自動報警；智能跟蹤，可以使攝像機對自身的云臺和變焦鏡頭進行自主ptz驅動。人體行為檢測應用包括脫崗檢測(可以實現自動檢測崗哨人員就位情況)、徘徊檢測(對重要區域人體徘徊檢測)。智能交通應用包括：對非法停留的交通工具進行檢測，當交通工具在防區內非法停留時發出報警；車輛逆行檢測，及時辨別逆行車輛。

　　隨著準確率和可靠性逐步提高及產品成本的下降，智能視頻在越來越多的場合得到了應用，它能夠替代部分安防設備，降低安保人員的工作強度，提高工作效率，減少管理成本。事實上，智能視頻的應用具有非常巨大的潛力。隨著技術日趨成熟，智能視頻技術的應用領域正在迅速擴展，這些應用主要包括上述的安防、交通以及零售、服務等行業，如人數統計、人臉識別、人群控制、注意力控制和交通流量控制等。

　　實時視頻監測的需求正在快速增長，特別是隨著實時安全監控應用的需求增加，實時發現安全隱患或目標異常行為的功能已經具有越來越重要的現實意義，智能視頻監測系統產品在這種日益增長的需求帶動下，正在成為視頻監控應用的新熱點。

　　智能視頻應用設計攻略

　　硬件平臺方案的選擇往往決定了系統的整體方案成本、性能、開發工具和方法的可用性，以及方案未來持續升級的可行性等，因此方案平臺選型至關重要。智能視頻應用自身的獨特性要求在硬件平臺的選擇上進行綜合權衡。視頻監控系統的網絡化和智能分析要求，以及大規模工程安裝對成本、體積和功耗的限制，非標準化的智能視頻分析方法和幾乎定制化的方案優化方式，使得結合了mcu和dsp優勢、具有軟件設計靈活性和強大處理能力的匯聚式處理器方案平臺體現出更加明顯的優勢。本文將結合adi公司獨特的blackfin匯聚式dsp處理器的特點，分析智能視頻設計中主要的設計技術要點。

　　一、硬件平臺選型

　　可定制化能力非常重要。有很多因素制約著視頻監控系統智能化的應用步伐：首先是智能監控的視頻算法比較復雜，難于標準化，各個系統提供商的視頻分析軟件都有自己的獨特算法，導致市場上的產品沒有統一的標準；其次，視頻監控系統的應用場景比較復雜，用戶的要求多樣化，所以定制化的要求比較多。因此，視頻分析方案通常需要針對客戶的應用特點和需求進行方案優化，采用的算法千差萬別。此外，由于智能視頻應用的高復雜性，對方案的處理能力提出了更高的要求。mcu+asic的視頻監控傳統方案難以實現各種個性化的設計和高運算能力要求，即使選擇普通dsp+mcu的雙芯片方案通常也難以滿足智能視頻監控應用的復雜運算需求，需要增加協處理器，這種復雜的解決方案無論是bom成本、功耗還是開發難度都不足取。blackfin處理器充分發揮了mcu+dsp匯聚式架構的優勢，滿足了智能視頻應用的系統控制和高強度的運算需求，特別是以bf561為代表的高性能雙內核架構已經成為智能視頻應用的首選方案平臺。

　　方案的可擴展性也是需要考慮的因素。智能視頻分析應用除了需要針對應用環境、應用目的進行方案優化外，不同的客戶可能還有其他方面的不同需求。例如，當前一些領先的數字視頻監控方案實現了h.264基本類@level3.0和mpeg4d1+cif雙碼流的支持，未來可能擴展到支持h.264d1+cif的雙碼流。隨著智能視頻分析的更廣泛應用，如ip攝像機、無線視頻監控、智能交通系統等，不同應用都可能對各種接口功能、通信標準、用戶界面等的需求有較大的差異化，硬件平臺方案對各種需求的靈活擴展性非常重要。同時，正如前文所述，智能視頻分析技術發展不過數年的時間，隨著技術的不斷成熟以及一些相關的標準的出臺和改進，產品的可升級特性至關重要，既是開發者須關注的問題也是終端客戶關切的重要特性。blackfindsp在算法并行處理上具有獨特優勢，特別是adsp-bf561采用雙dsp核，能夠實現很復雜的智能視頻處理算法。

　　視頻應用優化特性。一些方案盡管具有較強的處理能力和可擴展性，方案是否主要針對視頻應用進行過優化設計也值得關注，因為這直接關系到設計工程師可用的軟硬件設計資源以及系統設計難度和可實現的性能。以blackfin處理器為例，blackfin為高強度、高數據率的數字和媒體處理做了專門優化：blackfin的幾十個dma通道和可靈活配置的cache很好地滿足了視頻監控系統對大運算量、高數據吞吐率的要求；adi專門開發了完全優化的音視頻編解碼器，并免費提供給大客戶；針對視頻應用blackfin集成了很多硬件驅動，包括wifi的驅動、音/視頻編解碼器的驅動；blackfin的4個視頻算術運算單元和視頻象素指令集大大加速了視頻運算速度；在智能視頻分析的一些基礎算子中，例如直方圖統計、中值運算、sobel運算、形態學中的膨脹運算等都可以利用blackfin的min、max指令來消除條件跳轉，節省處理器周期。不僅如此，blackfin還支持13種非視頻數據的向量運算。適當設計數據結構，在前背景分離、閾值計算和更新等多個環節都可以運用blackfin的特色指令讓智能視頻分析算法更快捷。這些本身就很有效的指令中，大部分指令都能夠并行執行，使得blackfin的處理能力再加倍。