智能相机正变得越来越复杂和智能

智能相机为机器视觉应用带来了许多好处，正因为如此，需求正在迅速加速。到2024年，全球智能相机市场估计价值62亿美元，从2017年到2024年以18.2%的复合年增长率(CAGR)增长，北美和亚太地区推动了大部分增长。

智能相机将图像传感器和处理器集成在一个紧凑的外壳中，允许在将图像发送到PC之前对其进行预处理。大多数智能相机还带有自己的RAM，用于临时存储图像，提高了高带宽应用程序的数据稳定性

智能相机一直在以多种方式解决机器视觉终端用户的挑战。展望未来，这些相机正在不断发展，以进一步满足用户的需求。

智能相机更加复杂多样

随着智能相机扩展到新的市场和应用，对图像处理的需求也在变化，现在一些不同的处理架构正变得普遍起来。如今，大多数智能相机都是利用x86或ARM处理架构。x86处理器使用复杂的指令集体系结构(CISC)。虽然CISC指令更复杂，但对于要求苛刻的应用程序，它们支持更少的命令。ARM处理器使用精简指令集计算机(RISC)。RISC指令更简单更快，但可能不适合最复杂的应用程序。

随着智能相机在越来越多的应用中被证明是有用的，它们所利用的处理架构类型也在不断扩展。

用智能相机改进深度学习

从长远来看，智能相机将在促进机器视觉的深度学习能力方面发挥重要作用。如今，智能相机制造商开始开发这项技术，特别是在芯片系统(SoC)上使用专用逻辑来运行深度神经网络。与此同时，硅制造商正争相在其产品中加入专用电路，以加速深度学习在智能相机中的应用。

在智能相机中使用图形处理单元(GPU)也是有益的，因为它们具有强大的处理能力。无论是用于SoC模型还是与FPGA搭配使用，gpu的使用都进一步为智能相机在深度学习应用中的使用做好了准备。

智能相机作为一项技术正在迅速发展。它们在部署的处理架构方面变得越来越复杂，在涉及深度学习的应用程序中也变得更加可行。

随着技术的进步，智能相机将继续进入新的市场，并为最终用户提供新的效率。这些相机的增长主要是由本文所述的两项技术进步推动的，它将改变整个机器视觉市场。

这篇文章最初出现在AIA网站上。友邦保险是先进自动化协会(A3)，CFE媒体内容合作伙伴。由CFE媒体制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，cvavra@cfemedia.com．

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