嵌入式视觉技术是一种将人的视觉能力赋予机器的技术。通过使用嵌入式视觉技术，机器可以感知和理解周围的环境，从而能够进行自主决策和执行任务。这种技术在许多领域中都有广泛的应用，包括自动驾驶、工业自动化、安防监控、FDS8884机器人等。
嵌入式视觉技术的核心是使用摄像头或其他传感器来获取环境中的图像或视频，并通过图像处理和模式识别算法来分析和理解这些图像或视频。这些算法通常基于机器学习和深度学习的技术，可以让机器从图像中提取有用的信息，并进行分类、检测、跟踪等任务。
在嵌入式视觉技术中，有几个关键的步骤和技术：
1、图像采集：嵌入式视觉系统通常使用摄像头或其他传感器来采集环境中的图像或视频。这些传感器可以是RGB摄像头、红外摄像头、深度传感器等。图像采集的质量和分辨率对于后续的图像处理和分析非常重要。
2、图像预处理：采集到的图像通常需要进行预处理，以提高后续算法的性能和效果。预处理包括去噪、图像增强、颜色空间转换等操作，可以提高图像的质量和对比度，去除图像中的噪声和干扰。
3、特征提取：特征提取是嵌入式视觉技术中的关键步骤。它是通过对图像进行处理和分析，从中提取出具有代表性和区分度的特征。这些特征可以是颜色、纹理、形状、边缘等。特征提取的目的是将图像从高维度的数据转换为低维度的特征向量，以便于后续的分类、检测和识别。
4、模式识别：模式识别是嵌入式视觉技术的核心任务之一。它是通过对特征进行分类和识别，将图像中的对象或场景与已知的模式进行匹配。模式识别可以使用传统的机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，也可以使用深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络等。
5、目标检测和跟踪：目标检测和跟踪是嵌入式视觉技术中的重要任务之一。它是通过对图像进行分析和处理，识别出图像中的特定对象，并跟踪它们在时间和空间上的变化。目标检测和跟踪可以用于自动驾驶中的障碍物检测和跟踪，工业自动化中的物体检测和定位等应用。
6、三维重建：三维重建是嵌入式视觉技术中的一项高级任务。它是通过对多个图像或视频进行分析和处理，推断出三维场景的结构和几何关系。三维重建可以使用立体视觉、结构光、时间飞行等技术，可以用于虚拟现实、增强现实、机器人导航等应用。
除了上述的基本步骤和技术，嵌入式视觉技术还需要考虑计算资源的限制和实时性的要求。由于嵌入式系统的资源有限，嵌入式视觉技术需要在有限的计算能力和存储空间下，实现高效的算法和数据处理。此外，许多应用对实时性有较高的要求，需要在短时间内完成图像的采集、处理和分析，以便及时做出决策和行动。
总之，嵌入式视觉技术通过使用摄像头和其他传感器，结合图像处理和模式识别算法，赋予机器观察能力。它可以让机器感知和理解周围的环境，进行自主决策和执行任务。嵌入式视觉技术在自动驾驶、工业自动化、安防监控、机器人等领域中有广泛的应用，并且随着计算和传感器技术的不断发展，其应用和研究也将越来越广泛和深入。