基于视觉的系统在很多行业和应用领域中已变得非常普遍。实际上，我们中的很多人每天就携着一个嵌入式[ 视觉系统]，比如在我们的智能手机中。这些智能设备不仅能够捕获图像和录制视频，而且还能执行增强现实的应用，这些都展示了嵌入式视觉技术是如何被普遍地广为接受。

处理能力、存储器密度和系统集成度的提升，促进了嵌入式视觉在传统和新兴应用领域（图1所示实例）的增长。这也使得嵌入式视觉在消费类、产业和政府领域被广泛接受，因而将在十年内实现显著增长。表 1 列出了一些嵌入式视觉的高增长领域，其中有一些显而易见，有些则不是很明显。

图1:常见的嵌入式视觉应用

嵌入式[ 视觉系统]包含从所选成像传感器接收光到系统输出的整个信号链。系统输出是指从图像中提取的经过处理或未经处理的图像或信息，并提供给下游系统。当然，嵌入式系统架构师负责根据系统要求确保端到端性能。 

很多嵌入式视觉系统还要求能够集成更多传感器数据以更好地感知环境。这包括使用很多同类传感器（同类传感器融合）扩大视场，例如***驾驶员辅助系统的全景功能；或者整合多个不同类型的传感器（异构传感器融合）提供可见光谱下无法看到的视觉内容，例如在常规图像传感器数据上叠加红外信息。 

图2:预期的嵌入式视觉高增长领域

很多情况下，需要将嵌入式[视觉系统]应用的输出与其他传感器数据进行融合，使产生的图像包含多个不同传感器的信息。相对简单的传感器融合应用是将不同频谱的图像相结合，例如可见光与红外线融合以实现更好的夜视效果。

传感器融合的另一个更为复杂的用途是将成像系统、全球导航卫星系统(GNSS)、数字地图信息以及不同波长下运行的其他传感器（例如雷达）进行融合，以确定另一辆汽车的相对位置，从而实现避撞功能。

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