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Moderne Bildverarbeitung für Sicherheits- und Automatisierungsanwendungen

Überwachungskameras findet man heutzutage an vielen Orten: in öffentlichen und privaten Gebäude, sowie an vielen Firmen und Industriestandorten. Was sich aber in den vergangenen Jahren wesentlich geändert hat, ist die Kameratechnologie. Wo in der Vergangenheit klassische TV-Kameras in großen Gehäusen und mit teurer Verkabelung zum Transport analoger Videosignale eingesetzt wurden, werden diese heute zunehmend durch kleine intelligente digitale Netzwerkkameras ersetzt.
Netzwerkkameras können nicht nur Videodaten über jede beliebige Netzwerkinfrastruktur – drahtgebunden oder drahtlos – liefern, sondern können auch die Bilddaten vorverarbeiten. Im einfachsten Fall ist dies eine Bildkompression zur Reduzierung der Datenmenge ebenso gut können aber die Bilddaten auch vollständig auf der Kamera ausgewertet und analysiert werden und nur noch die Nutzdaten (Ergebnis der Auswertung) werden übertragen. Mit modernen 32-Bit
RISC/DSP-Mikroprozessorarchitekturen, wie dem hyNet S von Hyperstone können solche Kameras praktisch auf einem Chip entwickelt werden. Einfache Webcams sind für kleines Geld in jedem Elektronik- oder Computerladen zu haben, wobei es sich hier aber um rein passive arbeitende Systeme handelt, die nur Bilddaten erfassen und diese dann in der Regel über USB an einen angeschlossenen PC übermitteln. Nur der PC kann hier die Bilddaten verarbeiten z.B. in das JPEG-Format komprimieren und über TCP/IP auf einem Webserver zur Verfügung stellen, so dass Anwender im Netzwerk mit einem Webbrowser die Bilddaten sehen können. Diese sogenannten ‚Webcams‘ müssten richtigerweise ‚PC-Cams‘ heißen, da sie tatsächlich nicht direkt am ‚Web‘ teilnehmen. Echte Netzwerkkameras hingegen benötigen keinen PC zur Bildkompression oder zur Anbindung an ein Netzwerk. Außer einem CMOS- oder CCD-Bildsensor und z.B. einem Ethernet Interface haben diese Kameras eine hochperformante CPU wie den hyNet S von Hyperstone, der Bilder auf der Kamera komprimieren, in TCP/IP-Packete einbetten und über das Netzwerk liefern kann. Videobilder können so direkt an mit der Kamera verbundene Webbrowser mit Hilfe des HTTP-Protokolls geliefert werden. Alternativ können auch Bilder oder Bildsequenzen als Anhang an einer E-Mail verschickt werden oder dirket als Dateien auf einem entfernten FTP-Server abgelegt werden. Was auch immer aber als Netzwerkschnittstelle am Ende verwendet wird, die Bildkompression (z.B. in JPEG) ist immer eine wichtige Anforderung an eine Netzwerkkamera, weil die Menge der zu übertragenden Bilddaten so um den Faktor 20 bis 30 reduziert werden kann, abhängig von der gewählten Bildqualität und den herrschenden Lichtverhältnissen. Die Reduktion der Datenmenge ist wichtig für die Bandbreitenberechnung des Übertragungskanals. Zum Beispiel hat ein VGA-Bild (640 x 480 Pixel) mit 16-Bit Farbinformation pro Pixel eine Originalgröße (Rohdaten) von 600KBytes. Ein Bildsensor, der 30 Bilder pro Sekunde liefern kann, produziert somit ständig einen Datenstrom von beinahe 150MBit/s. Sogar für ein 100MBit/s Ethernet-Netzwerk ist somit der Transport von ‚Rohdaten-Videos‘ nicht möglich. Im komprimierten Format (z.B. M-JPEG) hingegen sind bei gleicher Bildrate nur Bandbreiten von vielleicht 5MBit/s notwendig. Andere Kompressionsalgorithmen wie MPEG4 können den Bandbreitenbedarf sogar bis auf 1MBit/s oder weniger herabsetzen, sind dafür aber durch die schlechtere Bildqualität nicht für alle Anwendungen geeignet. Zwar gibt es, wie oben beschrieben, schon seit einiger Zeit intelligente Digitalkameras von verschiedenen Herstellern auf dem Markt, jedoch waren diese Art Produkte in einer weit höheren Preiskategorie anzutreffen, als einfache passive Webcams. Dieser Unterschied wird nun zunehmend kleiner, da neue Generationen von Single-Chip-Lösungen die Leistungsfähigkeit von hochentwickelten Netzwerkkameras auf dem früheren Preisniveau einfachers Webcams bieten können.

Die Hyperstone hyNet S Architektur

Der Hyperstone hyNet S Chip vereinigt alle notwendigen Funktionseinheiten und Schnittstellen auf einem einzigen Halbleiter. Alle gängigen digitalen CMOS Bildsensoren können über die YUV-Schnittstelle direkt an den hyNet S Chip angeschlossen werden. Wo in der Vergangenheit CCD Sensoren die höhere Bildqualität und eine größere Lichtempfindlichkeit gegenüber CMOS Sensoren geboten haben, so haben letztere heute fast gleichwertige Eigenschaften, jedoch zu einem Bruchteil der Kosten. Der CMOS Bildsensor wird per serieller I2C-Schnittstelle konfiguriert und liefert einen kontinuierlichen taktgesteuerten Bilddatenstrom direkt in den Hauptspeicher der CPU mit Hilfe einer DMA-Schnittstelle. Dies geschieht vollständig im Hintergrund, so dass die CPU zur gleichen Zeit andere Aufgaben wahrnehmen kann. Einmal vollständig im Speicher abgelegt wird jedes Bild durch die interne Bildkompressionseinheit (Video Compression Unit, VPU) in das JPEG-Format komprimiert. Da dieser Vorgang durch die Chip-Hardware unterstützt wird, ist die Kompressionszeit sehr klein: etwa 20-30 ms pro Einzelbild. Von hier an können die Bilder von höheren Protokollschichten über unterschiedliche Schnittstellen weitergeleitet werden. Außer einer 100MBit/s Ethernet-Schnittstelle, können verschiedene Drahtlosschnittstellen an den hyNet S Chip angeschlossen werden. So können über das PCI Host Interface W-LAN Module, sowie über serielle Schnittstellen (UART, SPI) auch Bluetooth oder ZigBee Funkmodule betrieben werden. Eine entscheidende Rolle spielt hierbei die Firmware, die alle Prozesse auf dem Chip so kontrollieren muss, dass ein komprimierter Video-Bilddatenstrom an Netzwerk-Clients ohne Unterbrechungen und ruckelfrei übertragen wird. Dazu ist eine präzise Synchronisation von Bilderfassung und Bildkompression notwendig und gleichzeitig die zeitnahe asynchrone Beantwortung aller Anfragen von Netzwerk-Clients. Nur eine genaue Feinabstimmung von DMA- und Software-Task-Prioritäten in der Firmware kann dies leisten.

Vielfältige Anwendungen

Abgesehen von klassischen Überwachungsaufgaben, bei welchen Videosequenzen angeschaut oder mitgeschnitten werden, können moderne intelligente Digitalkameras erfasste Bildern auf so vielfältige Weise verarbeiten und auswerten, wie es früher nur an die Kameras angeschlossene PCs konnten. Ein Beispiel ist die Analyse von erfassten Rohbildern. So könnte etwa ein intelligenter Überwachungsprozess Bilder nur dann übertragen, wenn Änderungen eines Referenzbildes erfolgen, z.B. bei einem Eingang, wo eine Bewegungsdetektion erkennt, wann eine Person durch den Eingang geht. Dies reduziert erneut die notwendige Bandbreite zur Bildübertragung. Auf ähnliche Weise können Bildsequenzen in einem lokalen Zwischenspeicher auf der Kamera gespeichert werden. So könnte sie außerhalb eines Alarmzustandes in einen Stromsparmodus gehen. Hier wäre sogar ein Batteriebetrieb denkbar, der die Kamera in Kombination mit einer drahtlosen Netzwerkschnittstelle völlig unabhängig von jeglicher Verkabelung macht. Nach einem Alarm-Trigger können die von der Kamera aufgenommenen und zwischengespeicherten Bilder von zentraler Stelle über Funk abgerufen werden. Dazu braucht man ebenfalls keine hohe Übertragungsgeschwindigkeit. Sogar mit ZigBee-Funktechnik, die maximal 100KBit/s bietet, kann dies bewerkstelligt werden, da die Videosequenz hier nicht in Echtzeit übertragen werden muss. Andere Anwendungen verwenden Mustererkennung wie z.B. das Lesen von Barcodes, Data Matrix Codes oder Sicherheitsetiketten. Bei Erkennung eines bestimmten ­Mus­ters könnte die Kamera erneut Bilder erfassen oder einfach nur einen neuen Status melden. Kombiniert mit einem RFID-Leser ist es denkbar, dass Waren bei der Erfassung in einer Kontrollstation auch fotografiert werden. So können z.B. Transportschäden erkannt und dokumentiert werden. Schließlich können auch Konturen von Objekten erfasst und ausgewertet werden, wie z.B. in Pfandrücknahmeautomaten, die falsche oder wertlose Gebinde aussortieren können. In der Verkehrsüberwachung können intelligente Kameras Fahrzeuge zählen oder Nummernschilder erfassen und auswerten und so z.B. automatisch Mautgebühren oder Parkgebühren abbuchen, ohne dass irgendeine Schranke bewegt werden oder das Fahrzeug überhaupt anhalten muss. In Zutrittskontrollsystemen können Personen per Gesichtserkennung identifiziert werden und ihnen wird dadurch Zutritt gewährt oder auch nur der Zeitpunkt des Zutritts erfasst.

Weitere Trends in der
Netzwerkkameratechnik

Wenn die Netzwerkkamera Ethernet als Schnittstelle vorsieht, dann benötigt sie nicht unbedingt ein separates Stromversorgungskabel. Mit dem Power-over-Ethernet (PoE) Standard gemäß der IEEE 802.3af Norm kann die Energie, die zum Betrieb der Kamera notwendig ist, auch über das Ethernetkabel übertragen und so Verkabelungskosten gespart werden. Diese erfordert allerdings auch PoE-fähige Ethernet-Switches, die bis zu 13W Leistung pro Netzwerksegment liefern können. Eine typische PoE Netzwerkkamera basierend auf dem hyNet S Chip benötigt ca. 1,5W Leistung, sodass bis zu acht Kameras auf einem PoE-Kabelsegment betrieben werden können. Durch die Kombination von Energie- und Bilddatenübertragung auf ein und demselben Kabel wird auch ein Schutzgehäuse kostengünstiger, etwa um die Kamera wetterfest zu machen oder in anderer rauher Umgebung zu betreiben. Ein weiterer Trend ist die Reduzierung mechanischer Teile in Digital-Kameras. Wenn etwa ein weiter Bereich von einer Kamera überwacht werden soll, dann wurden in der Vergangenheit motorgetriebene Schwenkeinrichtungen und Zoomobjektive verwendet. Moderne Digitalkameras führen diese Funktionen hingegen rein in Software aus. So kann die Kombination eines hochauflösenden Bildsensors der Megapixelklasse mit einem Superweitwinkelobjektiv ebenfalls einen weiten Bereich überwachen, indem z.B. lediglich ein VGA-Bildausschnitt digital im Erfassungsbereich des Bildsensors per Software bewegt wird. Ebenso können Bildausschnitte digital vergrößert werden, was einer Zoom-Funktion gleichkommt. Auch in diesen Anwendungsfällen ist eine leistungsfähige CPU wie der hyNet S von Hyperstone von Vorteil.

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