结合电磁频谱中可视部分和红外部分的传感器融合实例

另一个是如何呈现最终图像。这就带来了多通道处理和多通道同步的难题，但这是保证所有摄像头都显示相同帧所需要的。

当然多通道处理和同步问题并不只局限于视觉导向的的机器人和无人机应用，这是许多嵌入式视觉应用的通病。视觉导向的的机器人和无人机也是检测和分类对象，实现自动和半自动操作所需要的。

运用IP

在工程项目中实现这些复杂的图像处理算法堪称一项壮举。它需要具有专家级技能水平的工程师正确地在 SoC 内实现算法。这些工程师能够针对目标架构开发和优化特定问题。取得这样的技能需要企业聘用一个长期工程师或分包工程师。除了需要取得专家级技能，由于需要全新开发这些功能，还会延长产品上市时间。

使用专业提供商开发的 IP，无需寻找专家级工程师，同时还能够缩短开发时间，从而加速产品上市进程。它还能够让开发企业集中精力实现产品增值，确保嵌入式视觉产品在市场上占据有力地位。

使用现有的、基于成熟技术的 IP 模块还降低了项目的总体风险。在项目上使用商用 IP 核，还能与辅助合同一起提供，让内核能无缝集成到您的应用中。

有数个 IP 模块作为 Vivado® Design Suite 标配提供，其它用于嵌入式解决方案的高级商用 IP 由多家第三方供应商提供。

其中一个这样的图像处理库组合就是 Xylon 在他们的 LogicBRICKS IP 库中提供的。该库专门为在 Vivado Design Suite 中使用进行了优化。一旦这些 IP 模块运用到 Vivado 设计中，它们就能够根据应用的要求加以定制。

在 logicBRICKS IP 库内有数个对开发视觉导向的的机器人和无人机应用有重要意义的 IP 模块。

在嵌入式视觉应用中往往使用基于梯度方向直方图（HOG）分类器来检测和跟踪对象。HOG分类器使用属于机器学习一部分的支持向量机（SVM）。在 logicBRICK 库内有一个以 LogiHOG 形式提供的 HOG 分类器，能够检测多达四个不同的 SVM 分类器，从而并行检测多个对象。这些 SVM 经训练和更新后能适应天气和灯光等多种不同条件。

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