:P 這篇文章被刊登於 2009/12月的新電子雜誌 篇名: 擴大監控範圍-分散式智慧攝影機優勢顯著，
於2010/02月被選錄在2010版電子工業市場年鑑 篇名: 改善監控範圍死角-分散式智慧攝影機嶄露鋒芒，
且列於資策會智通所之物聯網專書內 篇名: 分散式智慧攝影機技術加持安全監控零死角
911恐怖攻擊事件發生後，安全監控變成一門顯學，全球頂尖研究機構無不卯足全力，將智慧化視訊技術不斷推升，這些技術包含物件自動偵測、自動跟蹤、危險事件辨識，期望取代傳統單靠人力判斷監控系統所拍攝的視訊畫面是否異常，做到智能化的即時判斷。然而單台高效能雖有複雜的視訊分析、事件偵測與警報設計等處理機制，卻因所費不貲市場接受不易，要做到大量生產有其困難，因此採用運用多台便宜的嵌入式攝影機組合，配合大量佈建與多台攝影機協同方式，達到與高效能攝影機相同處理判斷能力。
回顧攝影機發展
回顧攝影機發展的歷史，自1972年第一代VCR攝影機的發展由攝影機拍攝圖像，網路線傳送影像，卡帶記錄影像，並經由錄放影機搭配放映設備等，撥放記錄的影像。到了90年代中期就有DVR攝影機的出現，此時攝影的記錄方式，改為由數位的方式儲存於硬碟或各種數位儲存設備之中；同時網際網路的發展也趨於成熟，且使用人口也不斷的上升，便有了NVR攝影機的出現，NVR攝影機是由DVR攝影機搭配網際網路的傳輸，所以攝影到的影像藉由網際網路傳送給遠方的使用者，也提供使用者在遠端遙控NVR的選擇，比起從儲存設備放映影像，更加具備即時性與互動性。然而，使用高階的NVR攝影機的確是搭配有複雜的視訊分析、事件偵測與警報設計等處理機制，但相較於類比攝影機仍需要較多的費用，是故促成嵌入式攝影機(Embedded camera)的發展，就是運用多台便宜的嵌入式攝影機組合，稱之為分散式智慧攝影機(distributed smart camera)，用來發展大範圍的智慧攝影機網路。
圖1 數位攝影機發展歷史
龐大的消費市場導入影像監控的重要性
綜觀2007-2008年所舉辦的國際安全器材展而言，以美國安全器材市場規模最為龐大，每年皆超過300億美元，藉由美國國際安全器材展(ASIS 2007)的統計，32%的參觀者計畫在該年花費100萬美元在安全器材產品的採購上，其中以影像監控的採購最為龐大；另外，歐洲最重要安全器材展(Security Essen 2008)，其使用12個展覽館，參展者約具有30億美元的採購潛力，其中台灣也有超過60家的廠商參展；此外，由俄羅斯安全工會協辦的俄羅斯第一大安全器材展(Safety and security technologies 2008)，顯示俄羅斯安全器材產品的銷售額度約為美金45億元，其中來自日本、韓國、中國大陸與台灣的相關影像監控產品在俄羅斯市場的佔有率超過有50%，約達到17億美元。綜合以上美國、歐洲與俄羅斯這三大國際安全器材展的統計資料顯示，影像監控在安全監控的範疇內，仍具備有相當的發展。
剖析影像監控系統中相關設備市場，根據研究機構IMS Research發布的視訊監控零售市場(video surveillance rail market)與監控設備市場報告(video surveillance equipment market)的資料顯示，視訊監控的零售市場成長率從2007-2012年，西歐的複合成長率達13%，美國更有15.8%的成長，以2008年全球監控設備比率來說，監控攝影機(security camera)比率最高，約佔40%。可見監控攝影機在安全監控這個領域內具備有相當吃重的腳色，因此如何運用技術讓攝影機做些智慧型的加值應用是個明顯的發展趨勢。
圖2 影像監控設備佔有比率
分析智慧攝影機的組成
架構分散式智慧攝影系統必須滿足應用需求，包含有分散式觀測的任務設計(攝影機擺設位置、哪部攝影機正在捕捉物件、視覺演算法設計、資料交換、能量耗損)以及必要達到的應用需求(準確度、覆蓋率、網路生命周期)。解析智慧攝影機的處理單元可以分成五大部分：核心處理器、影像感測、電池、儲存量以及無線接收器。其分別借由不同的感測器接收影像、聲音、無線訊號，並擁有SRAM與快閃記憶體大約有MBs的儲存空間，其中處理器運算所消耗的電量是由本身搭載的電池所提供；而處理器的選擇可根據影像處理演算法中數學運算的複雜度做為判斷的基準，計算複雜度低的可選擇ARM-based的處理器；若所需的運算量很大，就需要雙核或多核的處理器，目的是為了達到即時化處理，故採用多處理器來分散或平行化運算量。以雙核為例：數學運算量大的通常交給計算能力高的DSP做運算，其他周邊的通訊與簡單與前處理運算就交給ARM處理，當然運算量大所需要的電量就多，因此這個智慧攝影機的資源是有限的，需要特別關注於計算量、能源與傳輸頻寬的設計。
圖3 智慧型攝影機的組成
討論智慧攝影機編解碼技術
連續拍攝視訊的資料量相當龐大，為了讓儲存更多的視訊資料且讓傳輸時更有效率，所以視訊編碼技術因應而生，目前視訊壓縮編碼有兩大標準陣營：ITU-T國際電信聯盟標準化部門制定的視訊壓縮標準，其標準的字首是以H.26x做為開頭 (H.261, H.263, H.263+, H.263++, H.264)，以及ISO國際標準化組織所制定的MPEG家族系列的影像壓縮標準規格 (MPEG-1, 2, 4, 7, 21)，這些壓縮編碼的設計皆是以強大的編碼器做為核心串流伺服器，目的是減少解碼器的負擔，故編碼器的計算複雜度通常高於解碼器的5~10倍，是以一對多的廣播系統的應用為主，包含有限視訊攝錄與編碼內容主機伺服器，其解碼器運算量低的好處是在於，讓大量的使用者可運用手邊的各種影像接收器瀏覽視訊。
相對的，這樣複雜的壓縮編碼標準卻不能直接套用到有限資源的智慧攝影機內，因為對於監控中心而言，是藉由要接收到各種攝影機所拍攝到的影像，還原顯示於監視中心的螢幕看板，故設計的重點剛好相反於原先影像壓縮標準，由於解碼端位在監控中心，可使用大型的伺服器，解決大量提升解碼端運算複雜度的問題，但在拍攝錄影影像時，這些智慧攝影機的資源有限，因此必要著重於輕量化編碼端，這樣可以確保傳送資料更有效率。
分析智慧攝影機所需的運算與傳輸頻寬
典型多攝影機的監控應用，所包含的運算是以影像處理為主。首先，第一手資料是藉由CMOS或CCD光學感測元件接收到所拍攝的影像串，此影像串是未經過任何處理，故接近於無智能可言，且將其直接傳送必占據相當大的頻寬。接著，分析影像串中運動的場景，並作物件偵測，在此階段，具備主動偵測物件功能的攝影機為中等智能，平均的傳輸量相較於未處理的影像串減少了十分之一。之後，對物件做描述，還辨識出異常事件，並描述此事件，這樣具備陳述異常事件的表達能力的攝影機，就可稱之為高度智慧的攝影機，在傳送資料方面，因只需要傳送異常事件描述少量的資訊，因此消耗的頻寬量最低，傳送量是未處理影像串的百分之一，且相較於作物件偵測後之資料量的十分之一。
圖5 分散式智慧攝影機處理資料的運算程度與使用頻寬的大小
總結與未來展望
展望未來視訊監控的整體發展，不再只是單純著墨於單台或兩台攝影機間智慧的交流設計，為了促成影像監控的市場更加活絡化，朝向大量佈建與多台攝影機間協同運作達到或補足單台超智慧攝影機的監控死角與拉大監控範圍，因此技術發展將著墨於平行化各種影像處理的演算法，拓樸化的設計，精簡化傳輸資料量，運用有限的儲存空間，甚至是省電等等議題。
參考文獻
1. Rinner, B. and Wolf, W. (2008). An introduction to distributed smart cameras. Proceedings of the IEEE, 96(10):1565-1575
2. Fernando, A. (2009). Distributed video coding for low cost multimedia communications systems. IEEE International conference on acoustics, speech, and signal processing (ICASSP 2009).
(本文作者任職於資策會網路多媒體研究所)
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