本文將探討新興且不斷發(fā)展的安防工業(yè)，以及處理技術怎樣在這些最新發(fā)展中扮演關鍵角色。
在過去幾年中，安防領域的視頻/圖像分析(用于威脅驗證和可疑行為鑒別)已廣泛為各類不同成本和不同復雜性的終端設備所采用。無論是住宅入侵檢測系統(tǒng)中的智能運動傳感器，或是百萬像素級高清監(jiān)控攝像頭，隨著可編程DSP解決方案的發(fā)展，視頻分析的使用也越來越普遍。如今市場上具有多種性能選項且功耗水平很低的處理器，它們符合業(yè)界終端設備解決方案，適應多種應用模型的需要。
部署在城市、政府、大學和商業(yè)建筑中的傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)正經(jīng)歷深刻的變革，從模擬攝像頭和中央視頻處理向智能聯(lián)網(wǎng)攝像頭發(fā)展，系統(tǒng)邊沿部分現(xiàn)已包含大多數(shù)——雖說并非全部——所需的圖像處理功能。這種轉(zhuǎn)變不僅將圖像分辨率從傳統(tǒng)標清720 x 480像素提升到高清(720p及以上)，同時還包括實時圖像分析，其范圍涵蓋多種行為與活動。
每種不同的應用都有重點追蹤與監(jiān)控的功能，以便即時提供警報或沖突條件的驗證。這類行為包括：游蕩檢測、禁區(qū)突破、遺留物品檢測和疑犯鑒別。這些分析通常在等比例縮小的視頻流上進行，運算時分辨率低于高清捕捉水平，但對處理器運算能力和存儲器帶寬依然具有很高的依賴性。
每種功能都有一個任務列表，第一項任務便是將感興趣的前景項目與靜態(tài)或無關元素組成的背景分離。一旦鑒別出感興趣的項目，就必須創(chuàng)建這些項目的輪廓圖形，以便驗證并將對象歸類。這些功能包括一系列數(shù)學運算，由一些計算密集型任務組成，對現(xiàn)成的傳統(tǒng)處理器而言是很大的挑戰(zhàn)，如通用DSP和FPGA。
在安保市場的傳統(tǒng)視頻監(jiān)控領域，ADI公司認識到了降低成本、功耗和實時分析運算整體預算的需要，推出了全新的雙核處理器系列(ADSP-BF60x)，提供更高端IP攝像頭所要求的多行為并行分析支持。
該系列器件集成流水線加速元件，可為處理器內(nèi)核分擔一些最為密集的計算功能，并利用本地存儲器和更順暢的數(shù)據(jù)移動能力，避免進行視頻分析時所需的大量存儲器訪問。宏觀上，實時視頻分析正在進一步普及，是單純增加存儲效率還是真正在運行時實現(xiàn)實時違規(guī)者攔截，基于加速解決方案(如Blackfin ADSP-BF60x系列)將會反映到日益增長的安保市場。
在較為低端的市場上，正在逐漸形成一種趨勢，即在典型運動傳感器中加入條目級視頻/圖像驗證;這類傳感器廣泛用于各類住宅和商用入侵檢測系統(tǒng)中。
傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)(包括運動傳感器)均采用被動紅外(PIR)技術判斷視野中是否存在威脅。這種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驗證。在商業(yè)和住宅建筑內(nèi)，對感知到的警報條件進行驗證已成為世界上許多地區(qū)必不可少的要求。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真正的威脅證據(jù)，才能調(diào)派應急人員前往現(xiàn)場。
這種趨勢，以及隨之而來的要求，迫使設備制造商和系統(tǒng)集成商尋找無需大幅增加系統(tǒng)成本和復雜性即可滿足這些要求的解決方案。而答案便是最新的“智能”運動傳感器，當觸發(fā)PIR要素時，它們可采集休眠圖像或分析活躍要素。
在第一代解決方案中，圖像或視頻數(shù)據(jù)經(jīng)壓縮后，被捕捉并傳輸?shù)街醒氡O(jiān)控站進行威脅驗證。雖然很多系統(tǒng)將繼續(xù)采用這種方法，但趨勢是通過使用視頻分析，而無需進行實際圖像或視頻數(shù)據(jù)的壓縮、存儲和傳輸。
這種方式采用上述監(jiān)控攝像頭應用中提及的行為分析功能，對圖像數(shù)據(jù)進行分析，以歸類被測對象;然而，在智能運動傳感器用例中，無需行為驗證，只是簡單地對運動源歸類。通過這種初步的分析運算，任務就能在可編程域中采用成本和功耗更低的解決方案獨立完成。
ADI的入門級ADSP-BF51x Blackfin處理器同時集成有線和無線“智能”傳感器，可用于全系列入侵檢測系統(tǒng)部署。該項技術實現(xiàn)了以合理價位提供絕對威脅驗證，無需犧牲關鍵系統(tǒng)標準，如易用性和免維護(最顯而易見的好處是延長了電池壽命)。
隨著安保應用的部署范圍越來越廣，且后臺分析任務逐漸進入關聯(lián)應用(如照明和HVAC占位檢測器)，本文所提及的處理器等器件將繼續(xù)為最終設備的部署與差異化提供強大的技術解決方案支持。
