HaaS低功耗IP Camera解决方案

简介: 随着长供电产品竞争的白热化,以及市场对低功耗IP Camera的需求,再加上低功耗IP Camera无需任何外接电源和线路,一直是一种比较理想的产品形态。因此,当前各厂商都在陆续设计和开发相应的低功耗IP Camera解决方案。
来源 | HaaS技术社区

1. 背景

根据艾瑞咨询测算,2020年中国家用智能视觉产品市场规模为331亿元,伴随着智能视觉与智能家居产品的进一步融合,预计在2020年到2025年间的年复合增长率为21%,而家用IP Camera市场率先步入成熟期,2020年中国家用IP Camera出货量达4,040万台,预计未来五年的年复合增长率为15.1%;全球2020年家用IP Camera出货量为8,889万台,约为中国市场的2.2倍,未来五年全球市场的年复合增长率为19.3%,预计2025年全球家用摄像头出货量将突破2亿台,如图1-1所示。

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图1-1全球智能家居摄像头(包括可视门铃)出货量和预测

这么大的市场有众多的品牌商和白牌厂商,目前这些品牌商和白牌厂商大多采用Linux系统来搭建智能视觉的解决方案,如图1-2所示。但是随着长供电产品竞争的白热化,以及市场对低功耗IP Camera的需求,再加上低功耗IP Camera无需任何外接电源和线路,一直是一种比较理想的产品形态。因此,当前各厂商都在陆续设计和开发相应的低功耗IP Camera解决方案。

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图1-2 基于Linux搭建的视频解决方案

2. 常见低功耗IP Camera方案

低功耗IP Camera解决方案多采用电池供电,因此电池待机时长将决定低功耗IP Camera能否产品化的先决条件,因此低功耗IP Camera相较于长供电解决方案需要进行以下2方面的优化:

1) 主控芯片不需要工作时进入低功耗模式,甚至掉电模式,降低平均功耗;

另外,主控需要工作时可以快速启动,以满足业务需求,尽最大可能降低启动过程的功耗开销;

2) 通信模块更换为低功耗通信模块,降低通信过程的中功耗;

基于Linux的视频解决方案,系统从上电到应用视频业务出图的时间将长达几十秒钟,即使经过深度优化的Linux系统,上述过程的耗时也将长达2~3秒,况且大多厂商还不具备深度优化Linux系统的能力。因此,在低功耗IP Camera产品形态下,Linux系统很难满足低功耗和系统启动速度方面的技术要求。而以FreeRTOS为代表的的RTOS系统具有的启动速度快和资源消耗少的特性,可以很好地解决Linux系统面临的问题。但是这些RTOS系统的弱生态使它对应用和驱动的支持不是非常友好,导致厂商采用RTOS方案的难度较大。针对厂商面临的这些问题,HaaS创新积木重要一员的IP Camera解决方案针对RTOS系统的弱生态问题,通过使用AliOS Things和芯片原厂深度合作软硬件一体的解决方案,很好地解决了上述问题,充分体现了HaaS物联网开发框架在IP Camera领域的优势。

低功耗通信模块大多是硬件支持低功耗模式,分成低功耗Wi-Fi和4G Cat1通信模组,低功耗Wi-Fi可以选择海思Hi3861L、芯之联低功耗无线MCU XR871GT等,这些低功耗Wi-Fi在低功耗Wi-Fi保活情况下的功耗可以低至uA级别;而4G Cat1模组的选择更为广泛,如移远EC100Y、EC600S、EC600U、EC600N,广和通L610,有方N58、N715等多款模组。

3. HaaS低功耗IP Camera方案

HaaS低功耗IP Camera解决方案是基于AliOS Things的RTOS解决方案。包括2大功能模块,如其架构示意如图3-1所示:

1)主控芯片+ AliOS Things完成Camera和码流相关的业务逻辑

2)低功耗通信和保活唤醒模块

主控芯片 + AliOS Things完成所有的Camera相关的业务处理,包括Camera设置,音视频采集,H264/H265/RTSP/RTMP等处理,如图3-1中的左侧部分;而低功耗通信和保活唤醒模块主要完成低功耗的网络通信(包括基于低功耗Wi-Fi和4G Cat1)和低功耗保活唤醒处理,如图3-1中的右侧部分。

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图3-1 HaaS低功耗IP Camera解决方案

主控侧不需要工作时会掉电,以此降低整体的平均功耗。需要唤醒时再通过低功耗解决方案唤醒并恢复主控侧供电,主控恢复供电后快速启动完成相关的音视频操作。对于快速启动部分,AliOS Things通过和芯片原厂合作进行2个方面的深度优化:

  • 内核并行化加载引擎技术,采用并行化的思路加速内核的加载速度,确保内核加载耗时小于80 ms;
  • 应用程序的分段按需加载技术,采用缺页按需分段加载技术,确保应用程序的加载耗时小于70 ms;

系统从上电uboot启动、内核加载、应用加载,再到业务出图的整体耗时小于250ms,相较于采用深度优化的Linux方案,整体的启动速度降低了1个数量级,可以明显降低启动的功耗开销。

另外,人体红外线感应(PIR:Passive Infrared Detector)的处理也由低功耗通信模块处理,确保主控侧掉电后PIR可以正常工作。

开发者支持

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