1.1 机器视觉和人工智能发展历程

近年来，深度学习等技术的出现，使得机器视觉和人工智能的融合变得更加紧密和广泛。通过使用深度学习技术和大规模数据集训练神经网络，计算机可以学习感知和理解图像的能力，并自动提取和分析图像中的特征，实现高效的图像识别和分类。

机器视觉和人工智能是两个紧密相关的领域，它们的发展历程可以追溯到20世纪的中期。本节简要介绍机器视觉和人工智能发展的里程碑。

1）机器视觉的起源

20世纪50年代，研究人员开始探索使用计算机处理和理解图像的方法。最早的机器视觉系统主要用于解决简单的图像处理任务，如边缘检测和形状识别。

2）基于规则的方法的广泛使用

在早期的机器视觉研究中，使用的是基于规则的方法。从20世纪60年代到80年代，研究人员主要依靠手动设计规则和特征的方法来解决机器视觉问题。这些方法需要对图像中的对象和场景进行详细的建模，并使用专门的算法来进行分析和识别。

基于规则的方法建立在领域专家知识和经验的基础上，需要通过手动编码和定义规则来处理图像数据。这些规则可以是基于图像特征、几何约束、上下文信息等方面的判断条件和限制。基于规则的方法通常是通过一系列规则（如if-then规则）和逻辑判断来对图像进行解释和分析的。

3）统计机器学习方法的兴起

在20世纪80年代末到90年代初，统计机器学习方法开始兴起，这些方法开始在机器视觉领域得到应用，如支持向量机、决策树、随机森林等被广泛用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。

统计机器学习方法的关键思想是先从数据中学习到模型和规律，再根据这些模型和规律对图像中的特征进行建模和分类。统计机器学习方法不再需要手动设计规则和特征，通过算法自动从数据中学习和提取特征，这使得机器视觉系统更加灵活，并可以适应不同的场景和数据。但统计机器学习方法在处理高维数据和复杂模式时仍然存在一些挑战，对大规模数据的训练和计算复杂度较高，而且对图像中的空间关系和上下文信息的处理能力相对有限。

4）深度学习的崛起

近年来，深度学习技术的快速发展对机器视觉和人工智能产生了重大影响。深度学习利用深度神经网络来模拟人脑的处理方式，能够从大规模数据中自动学习特征和表示。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在图像识别领域取得了突破性的成果，使得机器视觉系统在识别、分割、检测等方面的性能得到了显著的提升。

相对于传统的基于规则和特征工程的方法，深度学习能够自动从原始数据中学习和提取特征，无须手动设计特征提取器，这使得机器视觉系统能够更好地处理复杂的图像数据，实现更高的准确性和泛化能力。深度学习在机器视觉领域的成功应用包括图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成等，它在这些应用上取得了比传统方法更好的性能，并在许多领域都得到了广泛应用。

5）人工智能与嵌入式系统

随着硬件技术[如图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和专用芯片等]的进步，机器视觉和人工智能算法可以达到实时或近实时的性能。这对于需要快速响应的应用（如实时目标检测和追踪）具有重要意义。此外，机器视觉和人工智能算法也逐渐应用于嵌入式系统，如智能手机、摄像头和机器人等。

在嵌入式系统中实现机器视觉和人工智能应用面临着一些挑战。首先是资源限制，如有限的计算能力、内存空间和存储容量等，这要求在设计和优化算法时要考虑资源的限制，使算法能够在嵌入式设备上高效运行；其次是能耗管理，嵌入式系统通常使用电池供电，需要优化算法和系统设计以减少功耗，延长设备的续航时间。此外，嵌入式系统还需要考虑实时性和稳定性，保证系统对输入数据的实时响应，并且具备较高的可靠性。

为了应对这些挑战，嵌入式视觉处理单元（Embedded Vision Processing Unit，EVPU）等专门的硬件加速器也逐渐发展起来，提供了针对机器视觉任务的高性能和低功耗的解决方案。此外，使用轻量级的神经网络模型和模型压缩技术，如深度学习的量化和剪枝，也可以在嵌入式系统中实现高效的视觉处理。