DVR系统设计的大致思路和模块划分

DVR系统设计的大致思路和模块划分

  • 1. 源由
  • 2. 设计步骤
    • 2.1 需求分析
    • 2.2 系统架构设计
    • 2.3 硬件设计与选择
    • 2.4 软件开发
    • 2.5 测试与调试
    • 2.6 部署与运维
    • 2.7 持续优化
  • 3. 模块切割
    • 3.1 摄像头
    • 3.2 视频处理单元
    • 3.3 存储系统
    • 3.4 网络模块
    • 3.5 视频编码/解码
    • 3.6 接口与连接
    • 3.7 控制与操作
    • 3.8 其他功能模块
  • 4. 硬件设计架构示例
    • 4.1 嵌入式DVR设计
    • 4.2 网络视频录像机(NVR)设计
  • 5. 软件开源代码
  • 6. DEMO - SCC338Q+IMX415+Hi3536DV100+RTL8812AU

1. 源由

DVR系统设计其实并不是新鲜的东西,反之,这是一个标准化程度非常高的系统化产品类别。

鉴于目前接触了一些视频方面的模组和产品,以及讨论的一些事情,想就接触的这几块内容,做一个梳理:

  1. 传统网络IPC+DVR系统
  2. 无人机天空端+地面端
  3. 智能家居视频监控系统
  4. OpenIPC开源监控项目

2. 设计步骤

设计和落地一个DVR(数字视频录像机)系统需要涵盖多个方面,从需求分析到硬件选择、软件开发和测试。这些步骤涵盖了DVR系统设计的主要环节,从初期的需求分析到最终的部署和运维,确保系统能够满足用户需求并稳定运行。

以下是详细的步骤和落地细节:

2.1 需求分析

  • 确定目标用户和使用场景:明确DVR系统的应用领域,如家庭安全、商业监控、交通监控等。
  • 功能需求:确定系统需要支持的功能,如实时录像、回放、远程访问、运动检测、报警功能等。
  • 性能需求:包括录像分辨率、帧率、存储容量、数据传输速度等。

2.2 系统架构设计

  • 硬件架构

    • 摄像头:选择适合应用场景的摄像头(如高清、夜视、广角等)。
    • 存储设备:确定存储方式(本地硬盘、网络存储、云存储)。
    • 处理器:选择能够处理高分辨率视频编码和解码的处理器。
    • 网络设备:根据需求选择有线或无线网络设备。
  • 软件架构

    • 操作系统:选择嵌入式系统常用的操作系统(如Linux、Windows Embedded)。
    • 中间件:开发或选择现成的中间件来处理视频编码、传输和存储。
    • 应用层:包括用户界面、远程访问接口、报警处理等。

2.3 硬件设计与选择

  • 摄像头选择:根据分辨率、视角、夜视能力等参数选择合适的摄像头。
  • 处理单元:选择支持硬件视频编码的嵌入式处理器,如ARM Cortex系列。
  • 存储设备:根据需求选择SSD或HDD,考虑数据写入速度和容量。
  • 网络设备:选择符合带宽要求的路由器和交换机,确保数据传输稳定。

2.4 软件开发

  • 系统软件

    • 开发或定制Linux内核,支持摄像头驱动、网络协议等。
    • 实现视频编码/解码库,如H.264、H.265。
  • 中间件开发

    • 开发视频流传输模块,支持RTSP、HTTP等协议。
    • 开发存储管理模块,支持循环录像、事件录像等。
  • 应用层开发

    • 用户界面:设计友好的用户界面,支持本地和远程访问。
    • 报警处理:实现运动检测、报警通知等功能。
    • 数据分析:提供视频回放、事件搜索、日志管理等功能。

2.5 测试与调试

  • 功能测试:逐项测试DVR的各项功能,如录像、回放、远程访问等。
  • 性能测试:测试系统在高负载下的性能,确保视频流畅、存储稳定。
  • 兼容性测试:测试系统与不同品牌和型号摄像头、存储设备的兼容性。
  • 安全性测试:检查系统的网络安全性,防止未经授权的访问。

2.6 部署与运维

  • 安装部署:根据现场情况进行设备安装、网络布线、系统配置。
  • 培训与文档:提供用户使用培训,编写详细的用户手册和维护文档。
  • 运维支持:提供技术支持和售后服务,定期进行系统维护和更新。

2.7 持续优化

  • 用户反馈:收集用户反馈,分析使用情况,进行系统优化。
  • 软件更新:定期发布软件更新,修复漏洞,增加新功能。
  • 技术升级:关注新技术动态,逐步升级硬件设备和软件系统。

3. 模块切割

嵌入式系统产品,通常可以跟随硬件功能块做模块划分。当前DVR(数字视频录像机)硬件设计架构通常包括以下主要组成部分,每个部分都有多种具体的实现和选择方案:

3.1 摄像头

  • 模拟摄像头(Analog Cameras):通常使用同轴电缆连接到DVR,适用于传统的CCTV系统。
  • 数字摄像头(IP Cameras):使用网络连接(如以太网),提供更高的分辨率和智能功能。

3.2 视频处理单元

  • 处理器(CPU):通常选择高性能的嵌入式处理器,如ARM Cortex系列、MIPS处理器,或专用的数字信号处理器(DSP)。
  • 图形处理单元(GPU):有些DVR系统会集成GPU,以提高视频编码/解码和图像处理的效率。

3.3 存储系统

  • 本地存储:内置硬盘驱动器(HDD)或固态硬盘(SSD),用于存储录像数据。HDD适合大容量存储,而SSD提供更快的读写速度和更高的可靠性。
  • 网络存储(NAS):通过网络附加存储系统扩展存储容量,适用于大规模监控系统。
  • 云存储:将录像数据存储在云端,方便远程访问和数据备份。

3.4 网络模块

  • 无线网络(Wi-Fi):提供无线连接选项,适合不便于布线的场景。

优点:便携性高,使用灵活。
缺点:无线信号可能受环境干扰,传输距离和稳定性有限。

  • **光纤网络(Optical Fiber):**利用光纤束将光信号传输至显示设备。

优点:抗电磁干扰能力强、图像传输质量高。
缺点:成本较高,光纤的操作和维护较为复杂。

  • 有线网络(Ethernet):通过以太网、USB等方式连接摄像头和DVR,确保数据传输稳定。

优点:抗干扰能力强。
缺点:体积相对于无线、光纤来说更大;长距离部署,需中继,且成本高。

3.5 视频编码/解码

  • 视频编码器(Encoder):采用硬件或软件方式对视频进行编码,常见的编码格式有H.264、H.265(HEVC)。
  • 视频解码器(Decoder):用于视频回放时解码录像数据。

3.6 接口与连接

  • 输入/输出接口(I/O Interfaces):包括HDMI、VGA、BNC等视频输出接口,以及USB、RS-485、以太网接口等。
  • 电源管理:提供稳压电源模块,确保系统稳定运行。

3.7 控制与操作

  • 用户界面(UI):通过本地显示器或远程客户端提供图形用户界面,便于用户操作和配置。
  • 远程访问:支持通过移动应用或网页访问DVR系统,实现远程监控和管理。

3.8 其他功能模块

  • 报警接口:连接传感器(如门磁、红外探测器)进行报警触发和事件记录。
  • 音频输入/输出:支持音频录制和回放,适用于需要声音监控的场景。

4. 硬件设计架构示例

4.1 嵌入式DVR设计

  • 处理器:ARM Cortex-A53,四核处理器。
  • 存储:1TB HDD,支持扩展至4TB。
  • 视频输入:8路模拟视频输入,支持720p/1080p分辨率。
  • 视频输出:HDMI和VGA输出,支持1080p显示。
  • 网络:1个RJ45以太网接口,支持10/100/1000 Mbps。
  • 其他接口:2个USB 2.0端口,1个RS-485接口,4路音频输入,1路音频输出。
  • 电源:12V DC电源适配器,内置电源管理模块。

4.2 网络视频录像机(NVR)设计

  • 处理器:HiSilicon Hi3536D,四核ARM Cortex-A17处理器。
  • 存储:2个3.5英寸HDD插槽,最大支持16TB存储。
  • 视频输入:16路IP摄像头输入,支持4K分辨率。
  • 视频输出:1个HDMI输出,1个VGA输出。
  • 网络:2个RJ45以太网接口,支持10/100/1000 Mbps。
  • 其他接口:4个USB 3.0端口,1个eSATA端口,4路音频输入,1路音频输出。
  • 电源:内置电源,支持AC 100-240V输入。

这些架构设计可以根据具体需求进行调整和优化,以满足不同应用场景下的DVR系统要求。

5. 软件开源代码

OpenIPC是一款专为网络摄像机设计的第三方开源固件。

OpenIPC是一个开源的操作系统,针对一些使用ARM和MIPS处理器的网络摄像机,以替代供应商预装的那种封闭的、不透明的、不安全的、不再更新的、不支持的固件。

其整个代码设计采用了业界一流的构建工具buildroot,方便了应用的集成和升级更新。

6. DEMO - SCC338Q+IMX415+Hi3536DV100+RTL8812AU

笔者手头就有非常好的原型DEMO,尤其是在FPV领域应用。

  • 天空端(摄像头+视频编码+网络模块):SCC338Q+IMX415+RTL8812AU
  • 地面端(网络模块+视频解码+存储系统):Hi3536DV100+RTL8812AU+SATA SSD/USB Storage
  • 接口与连接:低延迟无线WiFi(70~80ms) //若地面端视频解码更换硬件,最高可提升至35ms左右
  • 其他可支持传感拓展:MIC、IO等

目前,欠缺在图像后端处理方面的工作:《摄像头校准之白平衡&畸变&坏点》,希望后面有时间和设备进行更进一步的校准以及图像重建工作。

在AI应用领域,考虑在后端进行相应软件部署和应用开发,进而实现系统的搭建:

  • Ardupilot & OpenIPC & 基于WFB-NG构架分析和数据链路思考

注:请注意,这些数据链路全加密处理,因此不用担心模拟系统的广播和隐私问题。

OpenIPC(SCC338Q+IMX415+Hi3536DV100+RTL8812AU)性能测试

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