启用新一代可视门铃!让千里眼与顺风耳来到身边

来源:EEWORLD

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关键词:可视门铃

    借助最新的音频/视频处理器和无线通信技术,门铃正从拥有百年历史的电子音乐门铃转变为完全实现云连接的一线安全系统。

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    如今的可视门铃功能包括采用机器学习技术的高级视频处理能力、云连接和无线通信、以太网供电 (PoE)、电池备用电源、高级音频通信和增强型环境感应以及运动检测。将所有这些功能集成到一个只有几英寸宽的防风雨电子封装中给设计工程师们带来了挑战,他们不仅要整合这些功能,还要为下一代留出升级性能和附加功能的空间。


    无线通信


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    对于简单的音频应用,常见的无线标准(如Bluetooth® 和 Zigbee)具有支持纯音频门铃的必要带宽范围。但是,若要进行视频数据传输,Wi-Fi 则是最方便且最常用的无线标准。如果新住宅的开发商注重家庭自动化技术,这种房屋可能配备以太网连接:在前门布设硬线始终是一种选择。考虑到大量房屋和公寓都是租用的,租户更有可能选择支持 Wi-Fi 的门铃进行非破坏性安装。然而,Wi-Fi 门铃还需要一个Wi-Fi 路由器系统,确保在安装可视门铃的每扇门上都能接收到可靠信号。 


    电池电源和备用电池


    由于许多家庭和公寓根本没有门铃接线,因此许多潜在的可视门铃客户可能无法为电源和互联网连接添加外部接线。此外,大多数可视门铃所有者希望停电、电压不足或故意破坏等问题不会导致其家庭安防系统的最新扩展方案无法使用。因此,依靠电池供电的可视门铃(或者至少包含大容量备用电池的门铃)也在市场上占有一席之地。电池用于主动电源系统和完整 Wi-Fi 系统,在这些情况下,智能充电和无缝电源转换/补充电源是提供备用电源并满足电池寿命期望的重要要求。


    运动检测和环境监测


    可视门铃的主要功能之一是能够检测运动。虽然许多可视门铃完全依赖基于图像处理的运动跟踪,但是各种其他方法也有助于进行运动检测并帮助消除误报。

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    除了视觉和听觉传感器,各种其他环境传感器和功能也有助于根据外部条件改善可视门铃性能。例如,环境光传感器有助于图像处理算法根据外部光线正确调整视频曝光。其他常见传感器包括外部和内部温度传感器、用于监测充电和放电热变换的电池温度传感器以及用于提示篡改或盗窃的其他传感器。防盗或防篡改传感器包括振动、冲击和接近传感器,或连接到外壳关键部件的简单开关。此外,各种内部故障传感器可监控关键电路组件是否正常运行,从而进行故障排除和维修。


    可视门铃技术的主要挑战


    与电子设计一样,每个附加的功能通常会加剧其设计挑战以及增加额外电路。可视门铃肯定也属于这种情况,可视门铃通常也受到电源、空间、处理能力和成本的约束,为设计工程师通过硬件、软件和云资源的适当组合进行创新提出了进一步的挑战。 

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    可视门铃的尺寸、功率预算和热管理功能在很大程度上限制了可实现的处理能力。鉴于功能的复杂性(包括音频和视频处理),MCU 或 MPU 必须在需要时具有足够强大的处理能力,而且在关闭状态下具有最小功耗。最高的处理负载可能会导致 MCU 产生大量热量,但设备仍需要在极端温度条件下正常工作。因此,设计人员还必须考虑处理能力、热负荷、环境温度和热管理的平衡问题。


    要实现可靠的无线连接来支持高质量视频和音频流所需的带宽,并不容易,尤其是在考虑到功率限制和门铃位置的情况下。室外安装会将门铃暴露在恶劣环境中,并为高速流式传输带来实际问题。 


    较之简单地为电池系统增加低压检测切换功能,在产品中增加备用电池更为复杂。此外还需要考虑电池充电、放电和保养问题。考虑到外形因素的限制,许多可视门铃制造商可能会选择锂离子或镍氢电池技术。 

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    尽管图像处理算法可以有效跟踪甚至识别静止和移动物体,但是能够实时执行此类操作的电路和算法通常需要高性能处理技术。由于并不能始终满足这种理想条件,许多可视门铃制造商选择使用多种运动检测技术与图像处理系统协同工作。毫米波和 PIR 运动检测器在被动模式下都有几米的检测范围。此外,毫米波传感器(例如用于汽车的单芯片雷达系统中的毫米波传感器)可以提供准确和高速的运动和物体检测。 


    最后,铃声误报和安全漏洞的问题对于每个可视门铃制造商来说都是一大挑战。减少铃声误报数量需要更复杂的图像处理人工智能/机器学习技术、高效和动态的电源方案以及考虑了可视门铃安装环境的可行工作模式。


    结论


    随着竞争加剧以及消费者越来越熟悉可视门铃,可视门铃制造商需要通过增强的功能组合以及创新设计实现产品多样化。主要的挑战在于解决老问题:为了方便使用并与智能家居配置实现无缝集成,能够在较小和较低成本的封装中实现更高性能。许多可视门铃制造商越来越青睐搭载Wi-Fi功能和先进传感器技术的高集成度MCU芯片,由此提高视频和音频处理人工智能/机器学习算法的性能。



    (审核编辑: 林静)