在嵌入式视觉领域，处理器选型需综合考虑性能、能耗、成本、开发工具以及特定应用需求（如实时性、深度学习等）。以下是一些适用于嵌入式视觉的处理器类型及其典型产品：

1.专用视觉处理器（VPU）

特点：针对视觉任务进行优化，具备低功耗和高能效，适用于边缘计算环境中的图像处理和AI推理。

代表产品：

Intel Movidius Myriad X/Myriad VPU：支持深度学习加速（INT8/FP16），适用于无人机、安防摄像头等低功耗应用（如大疆无人机）。

Google Edge TPU：专为TensorFlow Lite设计，适用于部署轻量级模型（如物体检测、分类）。

Hailo-8：高性能AI加速芯片，适用于自动驾驶、智能摄像头等高吞吐量场景。

2. 嵌入式GPU + CPU异构平台

特点：结合通用计算和并行加速，适用于复杂视觉任务（如深度学习推理）。

代表产品：

NVIDIA Jetson系列：

Jetson Nano：低成本入门级，支持CUDA，适用于轻量级AI视觉（如机器人、无人机）。

Jetson Orin Nano/AGX Orin：高性能，支持多传感器融合，适用于自动驾驶、工业检测。

Jetson Xavier NX：性能与功耗平衡，适用于边缘服务器和实时视觉处理。

AMD/Xilinx Kria SOM：基于FPGA+ARM的异构平台，支持定制化视觉流水线。

3. 嵌入式AI SoC（集成NPU）

特点：集成专用神经网络加速单元（NPU），适用于AI视觉任务。

代表产品：

Rockchip RK3588：集成6 TOPS NPU，支持4K视频编解码，适用于智能NVR、AR/VR设备。

Amlogic A311D：5 TOPS NPU，适用于智能摄像头和边缘计算盒子。

NXP i.MX 8M Plus：集成2.3 TOPS NPU，适用于工业视觉和语音+视觉多模态应用。

4. FPGA（可编程逻辑器件）

特点：可编程逻辑器件，适用于定制化视觉解决方案。

特性：高度灵活，适用于定制化视觉算法（例如，实时图像预处理、低延迟处理）。

典型产品：

Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC

结合ARM CPU与FPGA，适用于工业检测、医疗影像等对实时性要求较高的场合。

Intel (Altera) Cyclone V/10

低功耗设计，适合嵌入式视觉原型开发。

5. 传统MCU/MPU + 加速器

特性：成本效益高，适用于轻量级视觉任务（如二维码识别、基础物体检测）。

典型产品：

Raspberry Pi 4/5 + AI加速棒

树莓派与Google Coral USB加速器或Intel Neural Compute Stick 2搭配，提供低成本解决方案。

STMicroelectronics STM32MP1

ARM Cortex-A7 + M4，适用于需要实时控制的视觉应用（如机械臂）。

Texas Instruments Sitara AM6xA系列

支持双摄像头输入，适用于汽车ADAS和工业视觉系统。

6. 针对特定场景的专用视觉芯片

典型产品：

Sony IMX500/501（智能视觉传感器）

在图像传感器中集成AI处理，以降低数据带宽需求。

Himax WiseEye

超低功耗设计，适用于持续在线的视觉唤醒应用（如智能家居）。

选型建议

1. 低功耗场景（如电池供电设备）：优先考虑Myriad X、Edge TPU、Kendryte K210。

2. 高性能AI推理（如自动驾驶）：选择Jetson AGX Orin、Hailo-8。

3. 工业实时检测：考虑Xilinx Zynq FPGA、NXP i.MX 8M Plus。

4. 低成本原型开发：使用树莓派+加速棒、Rockchip RK3566。

5. 定制化需求：采用FPGA（如Zynq）或ASIC解决方案。

关键考量因素

算力需求：确保TOPS（INT8/FP16）满足模型推理需求。

功耗限制：考虑是否需要被动散热或电池供电。

接口支持：检查是否支持MIPI-**摄像头接口与视频处理能力**：评估CSI摄像头的接口数量以及其视频编解码功能。

软件兼容性：考虑系统是否兼容TensorFlow、PyTorch、OpenCV等主流工具链。

开发时间考量：FPGA的开发周期较长，而SoC方案则能提供更迅速的开发体验。

在满足特定需求的过程中，通常需在性能、能耗与成本之间实现一个合理的平衡。