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嵌入式Linux系统下的视频服务器解析方案
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摘要: 本文根据网络视频采集的需要,将网络传输与视频采集相结合,设计了以S3C2440为核心的USB摄像头视频采集和嵌入式Linux系统下的视频服务器,从而实现了远程网络视频信息采集。
Abstract:
Key words :

0 引言

通信网络已经普及到人类生活的各个方面,布控区域广阔的网络视频采集系统也在迅速的发展,嵌入式视频采集系统的服务器直接连入已经建成的网络,既没有线缆长度的限制,也没有信号衰减的限制,通过没有距离概念的网络,彻底抛弃了地域的限制。系统具有几乎无限的无缝扩展能力,所有设备都以IP地址划分,增加设备只是意味着IP地址的增加,可组成非常复杂的视频采集系统,服务器输出的视频数据已完成模拟到数字的转换并压缩,采用TCP/IP协议在网络上传输,支持跨网关、跨路由器的远程视频信息传输。

本文根据网络视频采集的需要,将网络传输与视频采集相结合,设计了以S3C2440为核心的USB摄像头视频采集和嵌入式Linux系统下的视频服务器,从而实现了远程网络视频信息采集。

1 系统总体设计

该系统是以ARM9处理器S3C2440为核心,在嵌入式Linux系统平台下,通过USB摄像头采集视频信息,然后对所得到的视频数据通过内部总线送到视频服务器MJPG-streamer上,视频服务器经过对图像压缩处理,经过以太网传输出去,远端客户机通过浏览器或者专用软件访问视频服务器,即可浏览现场信息,从而实现网络视频采集。系统总体如图1所示。

2 系统硬件设计

系统的硬件框图如图2所示。

系统处理器采用高性能ARM9处理器S3C2440,S3C2440是基于ARM920T核心的RISC处理器,主频为400 MHz,实现了MMU,具有AMBA总线和哈佛结构高速缓冲体系结构,有独立的16 KB的指令缓存和16 KB的数据缓存。主要应用于高性能,低价格,低功耗的嵌入式设备和手持设备。处理器内部集成了完备的硬件资源,外部存储控制器,4通道DMA,3通道的UART,2通道SPI,2通道USB主机和1通道USB设备,4通道PWM定时器和内部看门狗定时器,130个GPIO等。

NAND FLASH采用K9F2G08,该存储芯片容量大,高达256 MB,改写速度非常快,易于使用,具有可靠的耐用性,适合用于大量数据存储,该FLASH以512 B为块进行读写操作,通过输入输出接口传送地址和命令,传递专门的数据接口与CPU相连,数据总线为8 b,写入操作必须在空白区域进行,所以在改写数据时要先进行擦除,然后再写入。

NAND FLAsH在本系统中用来存放bootloader引导代码,Linux内核代码以及Yaffs文件系统。SDRAM为同步动态随机存储器,类似于PC机的内存,在系统启动时,先将内核代码从FLASH复制到SDRAM中,用来程序的读取,存储,执行,从而提高CPU读取和写入数据的速度。本采用2片32 MB的HY57V作为系统内存,把他们并联起来形成32位的数据总线,提高CPU的访问速度,增加运行Linux系统的流畅性。由于SDRAM掉电不能保存数据,所以要不断的进行动态刷新来保存数据,使用之前要进行初始化。

目前最流行的以太网控制器是DAVICOM公司的DM9000网卡芯片,该芯片自适应10 Mb/s和100 Mb/s的网络,处理器通过GPIO与网卡相连,支持3.3 V接口电压,32位接口存储器可以方便直接与S3C2440相连,在连接RJ-45接口,即可实现以太网物理层和数据链路层的连接。设备驱动程序在Linux操作系统下可以方便的移植,故选择此网卡芯片作为以太网控制器。摄像头采用市场普通USB摄像头,即插即用,处理器通过USB控制器控制摄像头。

3 系统软件设计

本系统软件可分为Bootloader,Linux内核,Yaffs文件系统和MJPG-streamer视频服务器,系统框图如图3所示。

“Bootloader是在操作系统运行之前运行的一段小程序,来完成硬件设备的初始化,从而将系统软硬件环境带到合适状态,为最终调用操作系统做好准备”。Bootloader可以从SAMSUNG公司官方网站下载,经过交叉编译生成Bin文件,下载到板子上。

Linux内核采用Linux 2.6.32版本,运行make menuconfig配置万能驱动USB摄像头,在Device Drivers下,选择Multimedia device,选择Video Capture adapters,选择V4L USB devices,选择GSPA based webcams,即可选择万能驱动USB摄像头。

系统采用Yaffs文件系统,Yaffs是专为嵌入式系统使用NAND型闪存而设计的一种日志型文件系统。它减少了一些功能,速度更快,挂载时间很短,对内存的占用较小,所以系统采用Yaffs文件系统。

MJPG-streamer是一款免费基于IP地址的视频流服务器,它的输入插件从摄像头读取视频数据,这个输入插件产生视频数据并将视频数据复制到内存中,它有多个输出插件将这些视频数据经过处理,其中最重要的输出插件是网站服务器插件,它将视频数据传送到用户浏览器中,MJPG-streamer的工作就是将其中的一个输入插件和多个输出插件绑定在一起,所有的工作都是通过它的各个插件完成的。MJPG-stream er源码包可从SourceForge网站下载使用。各个文件如下:

(1)input_testpicture.so。这是一个图像测试插件,它将预设好的图像编译成一个头文件,可以在没有摄像头的情况下传输图像,从而方便调试程序。

(2)input_uvc.so。此文件调用USB摄像头驱动程序V4L2,从摄像头读取视频数据。

(3)input_control.so。这个文件实现对摄像头转动的控制接口。

(4)output_http.so。这是一个功能齐全的网站服务器,它不仅可以从单一文件夹中处理文件,还可以执行一定的命令,它可以从输入插件中处理一幅图像,也可以将输入插件的视频文件根据现有M-JPEG标准以HTTP视频数据服务流形式输出。

(5)output_file.so。这个插件的功能是将输入插件的JPEG图像存储到特定的文件夹下,它可以用来抓取图像。

将MJPG-streamer视频流服务器移植到目标板上运行,从而可以实现网络视频数据的采集,具体移植过程:

(1)首先移植MJPG-streamer依赖的jpeg库。在/usr/local目录下解压源码包tar xvzf jpegsrc.v8b.tar.gz。

(2)修改配置文件./configure--prefix=/usr/video/jpeg--host=arm-linux-gnueabi,编译:make,安装:make install,最后将/usr/local/video/jpeg/lib目录下的libjpeg.so.8文件拷贝到文件系统中的lib目录下。

(3)解压源码包:tar zxvf mjpg-streamer.tar.gz;

(4)修改源码:修改顶层Makefile及plugins目录中的各级Makefile将所有CC=gcc修改为CC=arm-linux-gcc。修改/usr/local/mjpg-streamer-r63/plugins/input_uvc目录下的Makfile文件,在CFLAGS+=-O2-DLINUX-D_GNU_SOURCE-Wall-shared-fPIC后加上I//usr/loc al/video/jpeg//include,把$(CC)$(CFLAGS)-ljpeg-o$@input_uvc.c v412uvc.lo jpeg_utils.lodynctrl.lo代码修改为$(CC)$(CFLAGS)-ljpeg-L/usr/local/video/jpeg/lib-o$@input_uvc.c v412uvc.lojpeg_utils.lo dynctrl.lo,从而加载前面编译安装的jpeg库文件,使得MJPG-streamer能够调用到jpeg库。

(5)交叉编译:make CC=arm-linux-gcc,交叉编译器为arm-linux-gcc4.3.2,生成ARM板可执行的二进制文件。

网络视频采集系统软件流程图如图4所示。

4 系统测试

将应用程序通过超级终端工具传输到ARM板上,设置视频服务器应用程序start_uvc.sh开机启动,将交换机引出的双绞线通过RJ-45接口连接到ARM板,在超级终端下进入ARM板,用ifconfig命令配置服务器相应网段的IP地址,将板子上电之后即可执行视频采集程序。从客户端浏览器输入ARM板IP地址发出访问请求,服务器接收到请求后与客户端建立连接,将视频数据发送到客户端监听端口,客户端就可以得到连续的现场现场画面,从而实现网络视频采集功能。客户端测试画面如图5所示。

5 结语

随着互联网的不断发展,视频信息采集进入到一个新的时代,本系统设计基于S3C2440的高速信息处理能力和丰富的硬件接口,在网络功能强大的Linux操作系统平台下,移植MJPG-streamer视频流服务器,模块结构清晰,易于管理,利用现有网络资源,很容易实现远程的网络视频采集,克服了现有视频采集的距离问题,开发简单,可移植性高,并且系统运行稳定。

系统改进思路:无线局域网WLAN成为无线通信使用热点,通过移植WIFI模块可以实现无线网络视频采集,从而摆脱网线的限制,更加方便使用,在MJPG-streamer软件中有一个input_control.so的输入插件没有用到,加上该插件可以实现摄像头的位置的控制,比如自动跟踪的功能,另外可以加入智能模式识别算法,从摄像头读取的视频信息识别物体,辨别出人、动物、汽车等物体,从而是系统功能更加强大。

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