全球的安全系统已经由于视频监控的出现和演进而得到了革命性的改变，它利用相机技术改善了很多很多地方的安全。随著相机和软件技术的改进，视频监控已经从模拟（VCR）向数字（DVR硬盘录像机）和基于IP的互联网流媒体视频发展，这使得你现在可以通过互联网每天24小时传输视频信号。

      近年来，恐怖活动的增加已经使得视频监控技术成为老百姓心目中重要的和息息相关的公共意识。最新的IMS研究报告说，对可靠视频监控的市场需求正在以38%的复合年增长率增长，并将在2011年实现40亿美元的市场价值。

      最近，数字视频技术已被广泛应用于各种工业应用，如零售、教育、医疗保健和交通环境。此外，视频监控也已广泛应用于街道和公路，以提高公众安全和交通控制系统的运作效率。

      随着越来越多的注意力集中到安全问题上，对智能视频监控分析的要求也已经得到了稳定增长，这反过来又提高了对处理能力的要求。智能视频监控分析应用软件可以执行详细的分析，如目标跟踪、特定区域人数和包裹数量统计、反向行驶汽车检测、危险行为或动作告警等等，这要求系统采用性能强大的处理器。

      据市场调查公司IMS预测，监控视频智能分析解决方案的市场规模在2012年将达到8亿美元。为了满足这一新兴应用市场的需求，赛灵思公司最近携手Eutecus公司推出了业内首个基于单片FPGA（现场可编程门阵列）的全面智能视频分析套件。Eutecus公司是领先的高级图像处理解决方案提供商，也是赛灵思系统联盟（Alliance Program）成员之一。

      这个分析套件充分利用赛灵思Spartan-3A DSP FPGA平台实现了Eutecus多核视频分析引擎（MVE）的数字信号处理功能。结合赛灵思 XtremeDSP 视频入门工具包Spartan-3A DSP FPGA版，通过Eutecus MVE这种易于配置、紧凑且高性能的处理架构，可以把单个FPGA上的完整视频分析解决方案嵌入到视频监控摄像机和相关的网络设备中。

      Eutecus视频分析处理器主要针对的是视频监控摄像机和视频编码器等应用，它们通常驻留在网络边缘，帮助降低对数据网络带宽的要求。Eutecus视频分析处理器提供全套的元数据，推动实现各种视频分析功能以及自动化系统控制。从数据处理的角度来看，它能够在视频流压缩之前更高效地分析视频数据。

      对于摄像机和DVR等视频监控网络设备的设计商和提供商，他们将能够利用这个全功能的视频分析套件来实现实时分析和响应。在此之前，由于受处理、成本和电源等方面的限制，单芯片解决方案商业或技术上是不可行的。现在，通过利用Spartan-3A DSP FPGA的高性价比优势，篡改摄像机、虚拟障碍、对象滞后和人数统计等多样监测功能能够以高效益的方式集成到摄像机中。[page]

      赛灵思ISM垂直市场部的高级业务经理Mark Jensen表示：“赛灵思Spartan-3A DSP EPGA的并行处理能力非常适合此类应用。在以低于视频帧速处理QVGA/VGA视频分辨率时，传统的方法只能同时运行一到两个算法。结合Spartan-3A DSP FPGA的Eutecus解决方案能够在处理高清分辨率的情况下同时运行所有算法。集成的DSP和嵌入式实现了在处理高清晰度视频速率时应用单芯片的解决方案，为产品演进提供了灵活的平台。”

      MVE能够实现在视频帧速下处理高清分辨率，且功率小于1瓦，同时全面地执行多个事件检测和并行分类算法。结合单个可配置构建模块中固有的并行多核处理架构和嵌入式复杂视频分析算法，MVE可以降低硬件设计和编程负担，从而降低开发成本并加快新品的上市速度。

      Eutecus的首席技术官兼副总裁Csaba Rekeczky博士解释说：“赛灵思嵌入式系统开发工具包（EDK）让我们能够在Spartan-3A DSP FPGA内实施极其灵活的架构。基于赛灵思MicroBlaze嵌入式处理器和由FPGA结构的硬件加速器IP内核模块链构成的协处理器，实现了双处理器体系结构，满足了实际的性能要求，包括以全帧速率处理高清视频等。”

图1：基于赛灵思FPGA的视频分析解决方案现场Demo2。

      借助赛灵思Spartan-3 DSP FPGA和ISE设计套件，分析设计团队能够更加灵活地为终端客户定制解决方案。而针对客户的特定需求，基于MVE的视频分析软件和系统级芯片(SoC)解决方案可以将更好的功能依照用户的需求实现快速地量身打造。MVE在XtremeDSP 视频入门工具包(Spartan-3A DSP FPGA版本)简化了设计师的测试和评估工作。

      Eutecus公司主要为高速视频分析领域的商业和军事应用开发提供固件和软件功能。这家公司的核心知识产权基于其专有的蜂窝视觉技术（CVT），并用于多核视频分析引擎（MVE），实现了实时的仿生和大规模并行视觉计算。通过模仿人眼的行为，CVT和MVE大幅改进了目前的软件技术，特别是在安全、监视和侦察领域。