11、嵌入式视觉挑战：智能相机的发展与应用

嵌入式视觉挑战：智能相机的发展与应用

1. 智能相机的发展与应用背景

随着对大面积区域监控、事件检测和安全监视需求的增长，智能相机成为了这些任务的理想选择。相较于传统的传输原始视频数据，智能相机能够在本地（边缘）对图像进行分析，仅将高级事件信息发送到服务器。这种本地处理方式不仅能有效分配网络处理能力、节省网络带宽、提高系统的容错性，还能大幅降低电力消耗。

不过，在开发智能相机系统和视觉软件时，有几个关键问题需要解决：
1. 如何组织相机之间的通信？
2. 如何使网络结构具有可扩展性？
3. 如何实现网络上的分布式处理？
4. 如何应对智能相机仍然有限的资源？
5. 如何组织智能相机上的通用软件开发周期？
6. 将算法适配到智能相机较低处理能力需要付出哪些努力？

本文主要聚焦于问题 4 - 6，探讨如何在智能相机上高效开发实时视觉应用。

2. 智能相机的发展历程与现状

回顾过去，Vision Components GmbH（VC）在 10 年前推出的第一款型号 VC11，配备了 ADSP2181 处理器、512 KB 闪存、2 MB RAM 以及分辨率为 752×582 像素的 1/3”索尼灰度 CCD 传感器。尽管该处理器的分段内存寻址方式使处理大图像和数据数组变得复杂，但 VC 的支持库和操作系统经过高度优化，能够实现强大的实时应用。

如今，智能相机的发展取得了巨大进步。厂商们在设备中集成了更强大的处理器，并采用了标准操作系统（如 Linux 和 Windows CE），大大简化了软件开发过程。以下是三种不同性能级别的典型相机：
| 相机型号 |