张 健

随着智能设备、小型化便携设备和物联网系统的快速发展，嵌入式视觉技术在智能监控、自动驾驶、工业检测、智能交互等领域得到广泛应用。然而，嵌入式平台计算资源有限、电池容量受限，如何在低功耗条件下实现实时图像处理成为亟待研究的关键问题。传统图像处理算法计算复杂度较高，对硬件性能要求较大，与嵌入式设备在能耗与体积上的限制存在矛盾。因此，研究面向低功耗的实时图像处理系统设计方法具有重要意义。本文从嵌入式视觉系统的体系架构、低功耗关键技术、实时算法优化及软硬件协同设计等方面展开研究，分析现有系统的技术特点与局限性，并探索适用于资源受限平台的高效解决方案。研究表明，通过轻量化模型设计、算法优化、硬件加速以及功耗管理策略的综合应用，可显著提升系统计算效率，实现实时性与低功耗的统一。本文旨在为低功耗嵌入式视觉系统的开发提供理论参考与实践指导，推动智能视觉技术在更多场景下的落地应用。

低功耗；嵌入式视觉；实时图像处理；轻量化算法；系统设计

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