視頻監控作為現代社會安防與管理的核心技術，已從傳統的安全防范，演變為集安全、管理、效率、智能分析于一體的綜合性系統。

監控攝像頭在城市中主要用于治安防控、刑事偵查、人流車流監測、應急指揮、交通指揮、交通違章查處等等；在商業上主要應用于客流量統計與分析、顧客行為分析、記錄所有業務過程、防范偷盜搶劫和詐騙、保障人員安全；在工業生產和能源方面主要應用于監控危險區域和重點安保區域，確保工人遵守安全規程，同時在生產管理上的應用有設備狀態監控、在崗檢測、智能巡檢、操作行為合規分析。

還有很多很多的行業場景和應用都依靠視頻監控系統去進行最重要的現場視頻數據采集，再結合AI算法賦能到各個領域。

目前視頻監控已經從“看得見”到“看得懂”：AI賦能，實現行為識別、屬性分析、事件預測，從“安全單一維度”到“運營多維度”：價值擴展到提升效率、優化服務、輔助決策。

但是目前視頻監控系統中攝像機普遍都是采用單目攝像頭在進行前端的視頻數據采集，單目攝像頭在視角方面具有明顯的缺點：

圖1 監控大屏畫面分散

1、單個攝像頭的視野是固定的。而廣角鏡頭和魚眼鏡頭會產生嚴重畸變，影響算法精度；標準鏡頭視野又較窄，容易產生盲區。例如，在自動駕駛中，側后方來車、緊貼車身的行人或物體可能完全不在視野內。

圖2 廣角鏡頭畫面畸變

2、嚴重依賴可見表面：只能看到物體朝向攝像頭的一面（可見表面），無法看到被遮擋的部分或另一側。這在物體識別、抓取和場景理解中是巨大缺陷。例如，無法判斷一個行人背后是否藏著另一個小孩。

3、一個攝像頭通常只指向一個主要方向（如前視）。要獲得360度環境感知，必須安裝多個攝像頭（如環視系統），然后進行復雜的圖像拼接和標定。這本身就承認了單目視角的不足，并引入了多傳感器融合的復雜性和成本，就算是采用可以移動的球機，那么在一個時間內也只能看到一個方向，其它方向成為盲區。

目前常見的監控視頻拼接解決方案有：

1、采用高性能算力服務器對長焦鏡頭進行軟件算法拼接，利用長焦距離遠的特點，拉開和觀察區域以及物體的距離，可以通過播放器拉近距離觀察細節部位，這種方式需要特定的多目相機和高算力的服務器，并對拼接融合的算法要求復雜，所以方案造價往往很高；

2、采用通用的多目攝像機對場景進行超廣視角監控，這種多目攝像機目前陸續有廠商推出，價格也逐漸下降，讓用戶能接受，但是這類攝像機的焦距往往不大，近距離的監控效果相對好，而遠距離就受限于攝像機的焦距了，只適合小場景的監控，同時受限于攝像機部署位置和角度，也存在廣角鏡頭的畫面畸變情況，同時不同廠商這類攝像機的拼接效果良莠不齊；

3、采用高性能算力服務器對普通鏡頭進行軟件算法拼接，這種方案可以靈活利用普通攝像頭進行拼接，但是拼接融合算法復雜度相對還是較高，無法進行量產化部署，在價格上也處于一個相對高的區間，同時算力服務器的部署環境要求也很高；

而我們研究推出的全景視頻拼接邊緣計算網關，把拼接融合算法、視頻轉碼傳輸一體化集成到多目專用視覺芯片中進行處理，極大的降低了監控視頻拼接的難度和成本，在硬件上采用工業化設計，可以部署到環境相對復雜的環境，提升了整個攝像頭視頻拼接技術在方案中集成度和部署靈活度，通過簡化拼接標定流程，降低攝像頭視頻拼接在應用場景中的難度和成本，使視頻拼接技術更利于在項目中推廣。

圖3 產品部署拓撲圖