비디오 카메라의 본질적인 과제
오늘날 가장 많이 판매되는 배터리 기반 Wi-Fi 스마트 카메라는 배터리를 사용하며 수명은 3~6개월에 불과합니다. IoT 장치의 유연성, 사용되는 장치 수 및 배치 위치를 고려할 때 관련 비용과 함께 자주 배터리를 교체하는 것은 문제가 됩니다.
무선 스마트 카메라는 일반적으로 연결을 위해 사용 가능한 시스템 전력의 상당 부분(최대 50%)을 사용합니다. 가만히 앉아 네트워크에 연결되어 있는 경우에도 마찬가지입니다. Wi-Fi는 처음에 저전력이 아닌 고대역폭 데이터 전송을 위해 설계되었습니다. 무선 주파수(RF)를 전송하는 데는 장거리 데이터 전송으로 인해 증가하는 막대한 에너지가 소비됩니다.
오늘날의 클라우드 연결, 상시 연결, 무선 스마트 비디오 카메라의 약속을 이행하려면 Wi-Fi 전송이 Zigbee 및 Bluetooth 프로토콜과 동등한 전력 수준으로 작동해야 합니다. 이러한 전력 수준에서는 배터리 수명이 극적으로 연장됩니다.
저전력 작동에 대한 접근과 그에 따른 가격 하락은 잠재적으로 더 많은 채택을 가능하게 할 뿐만 아니라 카메라 기능에 인공 지능(AI)과 기계 학습을 추가한 최첨단 디자인을 포함할 수 있게 해줍니다. (ML)을 가져올 수 있습니다.
그림 2 . Talaria TWO IN1014 모듈을 갖춘 InnoPhase IoT의 저전력 Wi-Fi 비디오 카메라 참조 키트
BLE(Bluetooth Low Energy)를 사용한 Wi-Fi 프로비저닝을 포함한 다른 설계 고려 사항이 있습니다. IoT 장치는 고정되어 있지 않습니다(그림 2). 예를 들어 FOTA(Firmware-Over-the-Air)를 사용하여 시스템을 업그레이드하거나 AI 모델을 업데이트할 수 있습니다. Wi-Fi 처리량을 통해 이러한 업데이트를 적시에 편리하게 수행할 수 있어 운영 및 총 소유 비용의 이점과 운영 및 배포의 용이성을 제공합니다.
스마트 무선 비디오 카메라를 강화하는 것이 왜 중요한가요?
무선 스마트 보안 카메라와 비디오 초인종은 행동을 관찰하고 움직임이나 소리에 반응합니다. 클라우드에서 주택 소유자의 전화나 이메일로 자동으로 경고를 보냅니다. 이와 대조적으로 향상된 스마트 무선 AI 기반 카메라는 실제 긴급 상황과 일상 활동의 차이를 보다 정확하게 식별합니다.
AI 소프트웨어에는 기능과 통찰력을 지속적으로 향상시키는 객체 모델링과 기계 학습이 통합되어 있습니다. 예를 들어 개가 현관으로 달려가는 것을 경고 없이 양성 이벤트로 식별할 수 있습니다. 하지만 누군가가 창문을 깨거나 현관에서 물건을 가져가면 해당 이벤트가 녹화되고 메시지가 전송됩니다.
클라우드 연결 스마트 카메라에는 세 가지 주요 모드가 있습니다.
- 잠
- Wi-Fi 유휴 연결됨
- 활성 비디오 스트리밍
절전 모드에서 카메라는 최저 전력으로 작동하며 시스템을 깨우려면 모션 센서나 버튼 누르기와 같은 로컬 인터럽트가 필요합니다. 절전 모드의 전류 소비량은 수십 마이크로암페어 정도입니다.
연결된 Wi-Fi 유휴 상태에서는 인터럽트를 모니터링하고 Wi-Fi 라우터에 대한 연결을 유지하여 클라우드에서 메시지를 수신하여 시스템을 깨우기 위해 약 100 마이크로암페어 정도의 약간 더 높은 전류가 필요합니다.
활성 비디오 스트리밍을 사용하면 전체 카메라 시스템이 비디오를 캡처하여 클라우드 서비스로 전송합니다. 카메라의 비디오 프로세서와 Wi-Fi 칩셋이 완전히 작동하므로 훨씬 더 높은 전력 모드가 필요합니다. 이 경우 전류 소비는 3.3V에서 약 250mA에 도달할 수 있습니다.
배터리 수명을 극대화하는 것이 중요합니다
배터리 수명을 극대화한다는 것은 전체 전류 소비를 낮추는 것을 의미합니다. 간단해 보이지만 그렇지 않습니다. 기본적인 접근 방식은 카메라 설계에 가장 낮은 전력 구성 요소를 선택하는 것입니다. 여기에는 Wi-Fi 칩셋, 비디오 프로세서 및 전원 관리 장치가 포함됩니다. 이러한 설계에서는 모든 마이크로앰프가 매우 중요하므로 하드웨어 시스템 설계에 세심한 주의를 기울이는 것이 중요합니다.
고전력 모드에서 소요되는 시간을 제한하기 위해 전체 기능을 최적화하고 시스템 리소스를 효율적으로 사용함으로써 배터리 수명을 크게 연장합니다. 예를 들어, 비디오 프로세서에 의존하는 대신 Wi-Fi 칩셋을 사용하여 시스템을 모니터링하면 카메라 작동이 크게 확장됩니다.
긴 배터리 수명과 무제한 무선 클라우드 연결은 비디오 IoT의 두 가지 주요 설계 장벽입니다. 놀랍게도 현재 비디오 카메라 중 단 10%만이 배터리 수명 제한으로 인해 배터리로 작동됩니다. 그러나 무선 형식으로의 전환은 전력 소모가 많은 Wi-Fi가 비디오 카메라의 배터리를 빠르게 소모하기 때문에 지금까지 문제가 되어 왔습니다.
그러나 현재 문제에 대한 실행 가능한 수정 사항이 있습니다. InnoPhase IoT 기술은 40% 더 낮은 전력 소비와 1년 이상의 배터리 수명 성능을 제공하여 주요 문제점을 해결합니다. 클라우드 연결을 추가하면 설계자에게 더 큰 설계 유연성이 제공됩니다. 예를 들어, 클라우드에 연결된 스마트 비디오 카메라는 설치 공간이 더 작고 배터리를 더 적게 사용하면서도 배터리 수명은 더 길 수 있습니다.
디지털 폴라 라디오 기반 기술 구현
이제 Innophase의 IoT 솔루션에 적용된 기술을 살펴보겠습니다. 비디오 카메라 배터리의 긴 수명 뒤에 숨은 기술과 미래에 풍부한 추가 기능을 제공할 수 있는 능력은 InnoPhase IoT 초저전력 Wi-Fi 및 BLE 플랫폼 인 Talaria TWO 입니다 . 멀티프로토콜 플랫폼은 고급 디지털 폴라 무선 설계를 사용하여 이전 무선 아키텍처의 전력 소모가 많은 처리 문제를 해결합니다.
그림 3 . Talaria TWO는 통합 MCU에서 TCP/IP 및 클라우드 연결 스택을 오프로드합니다. (확대하려면 이미지를 클릭하세요)
Wi-Fi는 배터리 기반 애플리케이션에 비해 전력이 너무 높다는 선입견이 있습니다. 이러한 개념을 뒤집는 Talaria TWO는 전원과 네트워크 모두에서 카메라를 "연결 해제"하여 클라우드 처리를 위한 더 좋고 정확한 데이터를 제공합니다(그림 3). 또한 IoT 장치에 대한 최적의 배치 유연성을 제공합니다.
