DVR系统设计的大致思路和模块划分

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

传统网络IPC+DVR系统
无人机天空端+地面端
智能家居视频监控系统
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