智能相機為機器視覺應用帶來許多好處，因此，需求正在迅速增長。到2024年，全球智能相機市場估計價值62億美元，從2017年到2024年復合年增長率（CAGR）增長18.2％，其中北美和亞太地區的增長率大部分都在增長。
智能相機將圖像傳感器和處理器集成在一個緊湊的外殼中，允許在將圖像發送到PC之前對其進行預處理。大多數智能相機還帶有自己的RAM，用於臨時存儲圖像，從而提高高帶寬應用中的數據穩定性
在幾個方面，智能相機已經解決了機器視覺最終用戶的挑戰。展望未來，這些相機正在不斷發展，以進一步滿足用戶的需求。
智能相機更複雜更多樣化
隨著智能相機擴展到新的市場和應用，圖像處理的要求發生變化，現在一些不同的處理架構正變得越來越普遍。如今，大多數智能相機都在利用x86或ARM處理架構。 x86處理器使用複雜的指令集架構（CISC）。雖然CISC指令更複雜，但它們為要求苛刻的應用程序提供的命令更少。 ARM處理器使用精簡指令集計算機（RISC）。 RISC指令更簡單，更快速，但可能不適合
最複雜的應用程序。
隨著智能相機在越來越多的應用中被證明是有用的，它們所利用的處理架構類型也在不斷擴展。
使用智能相機改善深度學習
從長遠來看，智能相機將在利用機器視覺促進深度學習能力方面發揮重要作用。如今，智能相機製造商開始開發這項技術，特別是在片上系統（SoC）上使用專用邏輯來運行深度神經網絡。與此同時，矽製造商急於在其產品中加入專用電路，以加速智能相機中深度學習的使用。
由於其強大的處理能力，在智能相機中使用圖形處理單元（GPU）也是有益的。無論是在SoC模型中使用還是與FPGA配合使用，GPU的使用都可以進一步推動智能相機在深度學習應用中的應用。
智能相機作為一種技術正在迅速發展。他們在部署的處理架構中變得越來越複雜，在涉及深度學習的應用程序中更加可行。
隨著技術的進步，智能相機將繼續進入新市場並為最終用戶提供新的效率。這些相機的增長，主要受這裡描述的兩項技術進步的推動，將改變整個機器視覺市場。
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