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人工智能浪潮下，嵌入式视觉的机遇与挑战 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
目前人工智能正以相当快的速度跨入物联网，这也将促使视觉应用从过去着重在手机、平板等产品，逐步普及到越来越多的终端产品中，例如汽车、无人机、AR/VR等，同时让嵌入式视觉在整体市场中的必需性大增。
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对计算机视觉的需求从未如此强烈。受深度学习进步的推动，视觉和人工智能(AI)装置，正以令人惊讶的数量进入市场。虽然在嵌入式系统中，采用视觉和深度学习构成了挑战，但它正成为一个需求。以下介绍嵌入式智能视觉，已成为必备组件的各种市场和使用案例。
摄影机成像技术成移动装置成败关键。可能很难想象，大约十年前，手机中内嵌摄影机是一件难得的事情。现今，大多数手机至少有两个摄影机，一个后置，用于常规拍摄，一个前置，用于自拍和视讯通话。另外，还有一个强大的双摄影机趋势，如新推出的华硕ZenFone 3 Zoom，可以提供类似数字单眼相机(DSLR)的各项功能，如光学变焦、散景和重新聚焦。移动装置上的图像质量，也接近于数字单眼相机，具有视讯稳定、低光增强、超分辨率和HDR等图像增强技术。一个很好的例子，是新的华硕Super Pixel技术。最近我们看到智能手机和平板计算机摄影机，还支持AR/VR及3D建模。这些功能是手机市场的重大突出优势。 因此，持续的竞争推动出现新功能和显著的效能改进，同时使用更少的电力来延长电池续航时间。
智能视讯分析，也正在彻底改变安保行业。机场航站楼等大型设施，始终处于监控的前沿，但现在对于小型住宅，也变得越来越便宜，而更容易实现。在应对安保问题方面，对复杂场景进行实时视讯分析至关重要。在某些情况下，云端服务用于分析，但是透过分析流经装置本身的视讯流，可以更好地服务于许多情况。这称为边缘分析或边缘处理。延
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迟的反应时间、敏感型数据的脆弱性，和不断增加的数据流量，是边缘处理对于视讯分析如此重要的一些原因。对于电池供电的设备来说，最大的挑战之一是，确保功率限制得到保证。这就是为什么低功耗高效能的嵌入式系统，对于这个市场至关重要的原因所在。
嵌入式视觉算法作为Camera的未来，正受到市场的广泛关注。在产品化过程中，如果想要让Camera更智能，那就需要嵌入式视觉算法足够优秀。针对Camera系统开发纷繁复杂的现状，凭借在操作系统领域多年的积累和在Camera Tuning上领先的技术优势，中科创达强势推出了Camera Development Kits包含了底层开发板、操作系统技术、Camera模组、深度学习引擎开发、算法库、算法框架等，能帮助嵌入式视觉开发者和企业迅速将创新的Camera系统部署到嵌入式视觉市场。
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