智能相机的发展有两个重要方面

智能相机给机器视觉应用带来了许多好处，正因为如此，需求正在迅速增长。据估计，到2024年，全球智能相机市场价值将达到62亿美元，从2017年到2024年以18.2%的复合年增长率(CAGR)增长，其中北美和亚太地区是增长的主要动力。

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机之前对其进行预处理。大多数智能相机还自带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

智能相机已经通过多种方式解决了机器视觉终端用户的挑战。展望未来，这些相机将进一步满足用户的需求。

智能相机增加复杂性和多样性

随着智能相机扩展到新的市场和应用，对图像处理的要求发生了变化，现在一些不同的处理架构变得普遍起来。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，但在要求较高的应用程序中可以使用更少的命令。ARM处理器使用精简指令集计算机(RISC)。RISC指令更简单、更快，但可能不适用于最复杂的应用程序。

随着智能相机在越来越多的应用程序中被证明是有用的，它们所利用的处理架构类型也同样在扩展。

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种技术，特别是在芯片(SoC)系统上使用专用逻辑来运行深度神经网络。与此同时，硅制造商正急于在其产品中加入专用电路，以加速在智能相机中使用深度学习。

在智能相机中使用图形处理器(GPU)也得益于其强大的处理能力。无论是在SoC模型中使用，还是与FPGA配套使用，gpu的使用进一步为智能相机在深度学习应用中使用提供了基础。

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更加复杂，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，并为终端用户提供新的效率。这些相机的增长，主要是由这里描述的两个技术进步所驱动，将改变机器视觉市场的整体。