内容是：嵌入式工程师在机器视觉系统中的具体工作
平台选型与搭建
根据算法复杂度、功耗、成本要求，选择合适的核心处理器：ARM Cortex-A系列（如树莓派）、高性能MCU、专用视觉处理器（如NVIDIA Jetson系列、地平线征程、华为昇腾）、FPGA等。
设计或适配硬件平台，包括摄像头接口（MIPI CSI, USB）、内存、存储、外设等。
算法移植与优化（核心工作）
从Python到C/C++：大部分研究级算法用Python编写，但嵌入式系统对效率和资源要求极高，需要将其用高效的C/C++实现。
性能优化：
算力优化：利用NEON（ARM SIMD）指令集、GPU（CUDA）、NPU（神经网络处理器） 进行硬件加速。
内存优化：嵌入式设备内存有限，需优化模型和数据结构，减少内存占用。
功耗优化：通过调整时钟频率、电源管理策略来降低功耗。
模型压缩与加速：使用TensorRT, OpenVINO, TFLite等工具对训练好的深度学习模型进行量化（INT8）、剪枝、蒸馏，使其能在嵌入式芯片上实时运行。
系统集成与驱动开发
编写或调试摄像头驱动，确保稳定采集图像。
将视觉算法模块与设备上的其他模块（如电机控制、通信模块、显示模块）集成，形成一个完整的系统。
开发实时操作系统（如FreeRTOS） 或Linux下的多线程/进程应用，管理传感器数据流和任务调度。
解决实际工程问题
实时性保障：确保从图像采集到结果输出在严格的时间窗内完成（例如，自动驾驶要求毫秒级响应）。
鲁棒性提升：处理极端情况（如光照剧变、振动、高温低温），保证系统在复杂环境下稳定工作。
资源管理：在有限的CPU、内存、电池资源下，实现性能与功耗的最佳平衡。