机器视觉在智能驾驶中的应用研究

摘要：随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展，机器视觉成智能驾驶关键技术。该文深入研究其在智能驾驶的应用，概述主要功能，如道路检测等，还分析了各功能的技术实现方法及实际应用，展现了机器视觉对智能驾驶的重要性。

关键词：机器视觉；智能驾驶；道路检测；交通标志识别

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.07.039

中图分类号：TP 391.4 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）07-0-03

Research on the Application of Machine Vision in Intelligent Driving

YU Tian1， Chai Hua2， MENG Ran2

（1. Jiangsu Changning Electronic Co.， Ltd.， Suzhou 215300， China;

2. Beijing Zhongke Eye Technology Co.， Ltd.， Beijing 100025， China）

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence and computer vision technology， machine vision has become one of the key technologies in intelligent driving. This paper conducts in-depth research on its application in intelligent driving， outlines the main functions such as road detection， and also analyzes the technical implementation methods of each function and its practical application， showing the importance of machine vision to intelligent driving.

Keywords： machine vision; intelligent driving; road detection; traffic sign recognition

0 引言

机器视觉作为一种模仿人眼识别和理解图像的技术，在智能驾驶汽车的发展中占据了核心地位，智能驾驶系统通过机器视觉感知周围环境，实现与之交互的能力。随着深度学习等技术的应用，机器视觉在识别精度和速度方面都取得了显著进步。然而，实际道路环境的复杂性给机器视觉带来了诸多挑战。本文旨在通过对机器视觉在智能驾驶中的应用进行综述，促进相关技术的发展和应用。

1 机器视觉在智能驾驶中的主要功能及

其实现

1.1 道路检测

道路检测功能是智能驾驶系统中的重要组成部分，它利用机器视觉技术辨识和分析道路的边界，并判断可行驶区域。这一功能的实现通常采用各类传感器，如摄像头、激光雷达（LIDAR）以及雷达等设备，这些传感器捕捉到的图像和数据信息经由图像处理算法进行分析，以确定路面情况。图像处理算法中常用的技术包括边缘检测、特征提取和模式识别等，它们能够识别道路标线、道路类型（如高速公路、城市道路等）以及路面的状态（如干湿、有无障碍物等）。此外，卷积神经网络（CNN）等深度学习技术的应用，使得道路检测功能能够有效处理复杂环境下的实时图像信息，从而提供更为准确和鲁棒的道路环境识别[1]。

1.2 交通标志识别

交通标志识别是对智能驾驶系统的视觉感知能力提出的另一项要求，它需要识别和解读道路上各种交通标志的信息，并将具体的指令或警告传达给智能驾驶系统，以辅助或控制车辆的行为。机器视觉的交通标志识别功能通常采用高分辨率摄像头来捕获前方路面的图像，使用计算机视觉算法进行颜色检测、形状识别和内容分析，以精确辨认各种交通标志。实现这一功能的关键技术包括图像分割、目标检测和光学字符识别（OCR）等。近年来，深度学习方法尤其是卷积神经网络在交通标志识别方面应用广泛，不仅提升了识别的精准度，还大幅提升了系统对新颖或受损交通标志的识别能力。整合这些技术的智能驾驶系统能有效适应多变的道路条件和复杂的交通环境，保障行车安全[2]。

1.3 障碍物检测

障碍物检测是智能驾驶中的核心机器视觉功能，它的主要任务是识别和定位车辆行进路径上的静态和动态障碍物，如其他车辆、行人、动物、路障等。这项功能的实现关键在于多传感器融合，通常包括摄像头、雷达和激光雷达等设备的综合使用。这些传感器收集到的数据被传输至车载计算单元，经由复杂的算法进行处理。使用的算法通常包括图像分割、目标识别、深度估计和运动预测等。深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN）在目标识别中表现出色，它们能够通过已有的庞大图像数据集进行学习，提高识别的准确性。障碍物检测系统需要能够在各种天气和光照条件下稳定运行，以及对障碍物的速度和轨迹进行实时预测，以确保智能驾驶系统能够及时做出反应，调整车速或改变行驶路线，从而确保行车安全。

1.4 行人识别

行人识别是智能驾驶中保障道路交通安全的关键功能，旨在检测和识别行人以让系统采取避让行动防事故。其技术手段常涉及多模态感知系统，如可见光和红外摄像机来获取行人图像信息。通过基于深度学习的算法，像卷积神经网络或循环神经网络，系统能学习和识别行人轮廓、特征及行为模式。训练时算法在大量标注行人信息的图像数据集上学习以提高实际道路识别准确性。此技术要处理复杂街道情景，在低光照、恶劣天气或遮挡下准确识别，还需要预测行人潜在移动轨迹，为智能驾驶系统提供响应时间以安全避让[3]。

1.5 驾驶员状态监测

在智能驾驶系统里，驾驶员状态监测极为重要，旨在提升行车安全，避免因驾驶员疲劳或分心致交通事故。其包括检测疲劳程度等多因素，借助车内安装的摄像头及图像识别等算法，持续实时监测驾驶员面部等。能识别眼闭、频繁打哈欠等疲劳分心行为特征，如通过眼部状态追踪判断瞌睡迹象。高级系统还可分析生理信号评估压力和情绪。一旦检测到风险行为或异常状态，可通过声音警报等反馈机制警示。某些高级系统甚至能在异常时接管或采取安全停车措施。该系统挑战在于准确可靠解析行为和生理信号及有效响应潜在风险且不干扰正常驾驶，同时要考虑隐私保护。但随技术发展，更高级算法和传感技术正逐渐克服挑战，提升智能驾驶整体安全性能。

2 机器视觉技术在智能驾驶中的应用

2.1 环境感知系统

环境感知系统是智能驾驶的核心技术，借助机器视觉全面监测和理解车辆周围环境，以检测识别周边物体、道路状况等，目标是给智能驾驶车辆提供精准“视觉”，使其能像人类驾驶员一样理解和预测环境从而做出驾驶决策。该系统通常由多个摄像头组成，可捕捉不同角度高分辨率图像实现360°视角覆盖，还可能整合雷达等其他感测设备以弥补视觉系统在某些情况下的不足。通过物体识别等机器视觉技术，能快速准确识别道路等关键信息并构建周边环境三维模型和动态变化地图。除硬件外，其软件算法也很关键，利用深度学习等先进算法可从感测数据提取有用信息并辅助决策，如根据交通标志自动调整车速、规划安全动作、预判行人轨迹等。为提升可靠性与实时性，当前持续进行算法优化和硬件升级，高度集成和实时处理的环境感知系统能增强车辆自主性、降低驾驶风险，是实现完全自动驾驶的基础。随着技术进步成熟，会有越来越多智能驾驶车辆在公路上安全高效行驶[4]。

2.2 辅助驾驶系统

辅助驾驶系统是集成的车载技术，通过提供协助与增强感知来提升行车安全和舒适。机器视觉是核心，借助摄像头和其他传感器收集车外环境数据，经高级图像处理和分析算法反馈信息给驾驶员或直接控制车辆，包含自适应巡航控制等多种系统。其能实时监控车辆四周动态，提供行车道偏离警告等功能。如车道保持辅助系统利用该技术监测车辆位置确保稳定在车道中央，自动紧急刹车系统能检测前方障碍物并自动施加刹车力度预防或减少碰撞严重性。系统核心在于算法的智能与可靠，要连续获得高准确性环境信息并在复杂路况下准确决策，需应对多种光照和天气条件及具备强鲁棒性。随着机器学习和神经网络技术发展，辅助驾驶系统性能快速提升，推动着传统驾驶向自动化驾驶过渡。它能让驾驶更安全轻松，为未来交通带来重大变革，如更精准的控制、更好的应对突发状况等，有望进一步减少交通事故，提升交通效率和人们的出行体验。

2.3 自动驾驶系统

自动驾驶系统是智能驾驶技术的最高水准，目标是达成车辆自主驾驶，消除人工干预驾驶方式。机器视觉技术极为关键，模拟人类视觉感知，负责解释和理解行驶环境视觉信息，作为决策系统重要输入。它通过多个摄像头获取车辆周围高分辨率图像，结合雷达等其他传感技术数据，精确识别定位行人等多种复杂元素，实时建立和更新三维地图。与深度学习等算法结合，能让自动驾驶车辆像人类一样理解视觉场景，区分静态和动态障碍物，预测交通参与者意图行为，从而在多种环境下进行复杂驾驶决策，如启停、避障等操作。同时，该系统要应对极端天气等情况，具备高适应性和鲁棒性。安全性是核心考虑，系统设计需遵循严格准则确保可信度和容错能力。未来自动驾驶车辆的广泛应用与政策、法律、基础设施及公众信任紧密相关。随着软件算法和硬件技术及相关标准成熟完善，机器视觉技术将持续推动自动驾驶系统发展，为人们提供更安全、高效和舒适的交通出行方式。比如可减少人为失误导致的交通事故，提升交通流畅性等。

3 发展趋势

在智能驾驶领域，机器视觉面临提高识别精度、处理速度与鲁棒性等技术挑战。系统要能在各种光照和气象条件下准确识别分类对象，极端环境下保持可靠，还需实时处理大数据并提取关键信息快速决策，这要求高效算法和强大计算能力，同时要解决环境干扰，如雨雪雾和直射光等对图像的影响，这些会使感知性能下降。智能驾驶还存在法律与伦理挑战，普及后需建立法律框架规范行驶、责任和隐私保护等，自动驾驶面临道德困境时的决策机制也是焦点。未来，机器视觉在智能驾驶的发展方向是更精细环境感知、提高适应性与决策智能，融合多种传感技术以实现更高级别自动化驾驶。技术进步会提升算法深度学习能力和传感器精确度，大规模商用化和规模经济将降低成本，推动日常交通集成应用。最终，自动驾驶将与智能交通系统、智能城市等融合，促进交通生态全面革新，创造更安全、高效、可持续的交通出行体验[5]。

4 结束语

机器视觉在智能驾驶中的应用对于实现全自动驾驶汽车具有重要意义。虽然当前机器视觉技术在处理复杂交通场景方面仍面临一定挑战，但随着算法的不断优化和硬件性能的提升，未来智能驾驶汽车有望实现更加安全、可靠、高效的驾驶体验。研究者们应关注机器视觉技术的全面发展，包括增强鲁棒性、提升识别准确率、改善对极端天气条件的适应能力等，为智能驾驶车辆的广泛应用打好基础。此外，制定标准化的测试和验证程序同样重要，这将有助于推动智能驾驶技术的社会接受度和商业化进程。

参考文献

[1] 林甄，李睿伟，谢金冶，等．视觉神经网络林场巡检机器人的设计与开发[J]．东北林业大学学报，2023，51（8）：127-135，139．

[2] 李美燕．增量式SfM方法在航拍图像三维重建中的应用[J]．中国科技信息，2023（1）：36-38．

[3] 申海洋，霍魁，王德喜．基于机器视觉和深度学习的车辆碰撞预警算法研究[J]．山西大学学报（自然科学版），2023，46（3）：617-627．

[4] 高瑞贞，李树楠，李晓辉．机器人视觉中行人和车辆检测算法的研究[J]．机械设计与制造，2023（10）：277-280．

[5] 吕昀琏．强化学习及其视觉导航应用技术研究[D]．四川：电子科技大学，2023．