機器視覺在智能駕駛中的應用研究

摘要：隨著人工智能與計算機視覺技術的快速發展，機器視覺成智能駕駛關鍵技術。該文深入研究其在智能駕駛的應用，概述主要功能，如道路檢測等，還分析了各功能的技術實現方法及實際應用，展現了機器視覺對智能駕駛的重要性。

關鍵詞：機器視覺；智能駕駛；道路檢測；交通標志識別

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.07.039

中圖分類號：TP 391.4 文獻標志碼：A 文章編碼：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

機器視覺作為一種模仿人眼識別和理解圖像的技術，在智能駕駛汽車的發展中占據了核心地位，智能駕駛系統通過機器視覺感知周圍環境，實現與之交互的能力。隨著深度學習等技術的應用，機器視覺在識別精度和速度方面都取得了顯著進步。然而，實際道路環境的復雜性給機器視覺帶來了諸多挑戰。本文旨在通過對機器視覺在智能駕駛中的應用進行綜述，促進相關技術的發展和應用。

1 機器視覺在智能駕駛中的主要功能及

其實現

1.1 道路檢測

道路檢測功能是智能駕駛系統中的重要組成部分，它利用機器視覺技術辨識和分析道路的邊界，并判斷可行駛區域。這一功能的實現通常采用各類傳感器，如攝像頭、激光雷達（LIDAR）以及雷達等設備，這些傳感器捕捉到的圖像和數據信息經由圖像處理算法進行分析，以確定路面情況。圖像處理算法中常用的技術包括邊緣檢測、特征提取和模式識別等，它們能夠識別道路標線、道路類型（如高速公路、城市道路等）以及路面的狀態（如干濕、有無障礙物等）。此外，卷積神經網絡（CNN）等深度學習技術的應用，使得道路檢測功能能夠有效處理復雜環境下的實時圖像信息，從而提供更為準確和魯棒的道路環境識別[1]。

1.2 交通標志識別

交通標志識別是對智能駕駛系統的視覺感知能力提出的另一項要求，它需要識別和解讀道路上各種交通標志的信息，并將具體的指令或警告傳達給智能駕駛系統，以輔助或控制車輛的行為。機器視覺的交通標志識別功能通常采用高分辨率攝像頭來捕獲前方路面的圖像，使用計算機視覺算法進行顏色檢測、形狀識別和內容分析，以精確辨認各種交通標志。實現這一功能的關鍵技術包括圖像分割、目標檢測和光學字符識別（OCR）等。近年來，深度學習方法尤其是卷積神經網絡在交通標志識別方面應用廣泛，不僅提升了識別的精準度，還大幅提升了系統對新穎或受損交通標志的識別能力。整合這些技術的智能駕駛系統能有效適應多變的道路條件和復雜的交通環境，保障行車安全[2]。

1.3 障礙物檢測

障礙物檢測是智能駕駛中的核心機器視覺功能，它的主要任務是識別和定位車輛行進路徑上的靜態和動態障礙物，如其他車輛、行人、動物、路障等。這項功能的實現關鍵在于多傳感器融合，通常包括攝像頭、雷達和激光雷達等設備的綜合使用。這些傳感器收集到的數據被傳輸至車載計算單元，經由復雜的算法進行處理。使用的算法通常包括圖像分割、目標識別、深度估計和運動預測等。深度學習方法，尤其是卷積神經網絡（CNN）在目標識別中表現出色，它們能夠通過已有的龐大圖像數據集進行學習，提高識別的準確性。障礙物檢測系統需要能夠在各種天氣和光照條件下穩定運行，以及對障礙物的速度和軌跡進行實時預測，以確保智能駕駛系統能夠及時做出反應，調整車速或改變行駛路線，從而確保行車安全。

1.4 行人識別

行人識別是智能駕駛中保障道路交通安全的關鍵功能，旨在檢測和識別行人以讓系統采取避讓行動防事故。其技術手段常涉及多模態感知系統，如可見光和紅外攝像機來獲取行人圖像信息。通過基于深度學習的算法，像卷積神經網絡或循環神經網絡，系統能學習和識別行人輪廓、特征及行為模式。訓練時算法在大量標注行人信息的圖像數據集上學習以提高實際道路識別準確性。此技術要處理復雜街道情景，在低光照、惡劣天氣或遮擋下準確識別，還需要預測行人潛在移動軌跡，為智能駕駛系統提供響應時間以安全避讓[3]。

1.5 駕駛員狀態監測

在智能駕駛系統里，駕駛員狀態監測極為重要，旨在提升行車安全，避免因駕駛員疲勞或分心致交通事故。其包括檢測疲勞程度等多因素，借助車內安裝的攝像頭及圖像識別等算法，持續實時監測駕駛員面部等。能識別眼閉、頻繁打哈欠等疲勞分心行為特征，如通過眼部狀態追蹤判斷瞌睡跡象。高級系統還可分析生理信號評估壓力和情緒。一旦檢測到風險行為或異常狀態，可通過聲音警報等反饋機制警示。某些高級系統甚至能在異常時接管或采取安全停車措施。該系統挑戰在于準確可靠解析行為和生理信號及有效響應潛在風險且不干擾正常駕駛，同時要考慮隱私保護。但隨技術發展，更高級算法和傳感技術正逐漸克服挑戰，提升智能駕駛整體安全性能。

2 機器視覺技術在智能駕駛中的應用

2.1 環境感知系統

環境感知系統是智能駕駛的核心技術，借助機器視覺全面監測和理解車輛周圍環境，以檢測識別周邊物體、道路狀況等，目標是給智能駕駛車輛提供精準“視覺”，使其能像人類駕駛員一樣理解和預測環境從而做出駕駛決策。該系統通常由多個攝像頭組成，可捕捉不同角度高分辨率圖像實現360°視角覆蓋，還可能整合雷達等其他感測設備以彌補視覺系統在某些情況下的不足。通過物體識別等機器視覺技術，能快速準確識別道路等關鍵信息并構建周邊環境三維模型和動態變化地圖。除硬件外，其軟件算法也很關鍵，利用深度學習等先進算法可從感測數據提取有用信息并輔助決策，如根據交通標志自動調整車速、規劃安全動作、預判行人軌跡等。為提升可靠性與實時性，當前持續進行算法優化和硬件升級，高度集成和實時處理的環境感知系統能增強車輛自主性、降低駕駛風險，是實現完全自動駕駛的基礎。隨著技術進步成熟，會有越來越多智能駕駛車輛在公路上安全高效行駛[4]。

2.2 輔助駕駛系統

輔助駕駛系統是集成的車載技術，通過提供協助與增強感知來提升行車安全和舒適。機器視覺是核心，借助攝像頭和其他傳感器收集車外環境數據，經高級圖像處理和分析算法反饋信息給駕駛員或直接控制車輛，包含自適應巡航控制等多種系統。其能實時監控車輛四周動態，提供行車道偏離警告等功能。如車道保持輔助系統利用該技術監測車輛位置確保穩定在車道中央，自動緊急剎車系統能檢測前方障礙物并自動施加剎車力度預防或減少碰撞嚴重性。系統核心在于算法的智能與可靠，要連續獲得高準確性環境信息并在復雜路況下準確決策，需應對多種光照和天氣條件及具備強魯棒性。隨著機器學習和神經網絡技術發展，輔助駕駛系統性能快速提升，推動著傳統駕駛向自動化駕駛過渡。它能讓駕駛更安全輕松，為未來交通帶來重大變革，如更精準的控制、更好的應對突發狀況等，有望進一步減少交通事故，提升交通效率和人們的出行體驗。

2.3 自動駕駛系統

自動駕駛系統是智能駕駛技術的最高水準，目標是達成車輛自主駕駛，消除人工干預駕駛方式。機器視覺技術極為關鍵，模擬人類視覺感知，負責解釋和理解行駛環境視覺信息，作為決策系統重要輸入。它通過多個攝像頭獲取車輛周圍高分辨率圖像，結合雷達等其他傳感技術數據，精確識別定位行人等多種復雜元素，實時建立和更新三維地圖。與深度學習等算法結合，能讓自動駕駛車輛像人類一樣理解視覺場景，區分靜態和動態障礙物，預測交通參與者意圖行為，從而在多種環境下進行復雜駕駛決策，如啟停、避障等操作。同時，該系統要應對極端天氣等情況，具備高適應性和魯棒性。安全性是核心考慮，系統設計需遵循嚴格準則確保可信度和容錯能力。未來自動駕駛車輛的廣泛應用與政策、法律、基礎設施及公眾信任緊密相關。隨著軟件算法和硬件技術及相關標準成熟完善，機器視覺技術將持續推動自動駕駛系統發展，為人們提供更安全、高效和舒適的交通出行方式。比如可減少人為失誤導致的交通事故，提升交通流暢性等。

3 發展趨勢

在智能駕駛領域，機器視覺面臨提高識別精度、處理速度與魯棒性等技術挑戰。系統要能在各種光照和氣象條件下準確識別分類對象，極端環境下保持可靠，還需實時處理大數據并提取關鍵信息快速決策，這要求高效算法和強大計算能力，同時要解決環境干擾，如雨雪霧和直射光等對圖像的影響，這些會使感知性能下降。智能駕駛還存在法律與倫理挑戰，普及后需建立法律框架規范行駛、責任和隱私保護等，自動駕駛面臨道德困境時的決策機制也是焦點。未來，機器視覺在智能駕駛的發展方向是更精細環境感知、提高適應性與決策智能，融合多種傳感技術以實現更高級別自動化駕駛。技術進步會提升算法深度學習能力和傳感器精確度，大規模商用化和規模經濟將降低成本，推動日常交通集成應用。最終，自動駕駛將與智能交通系統、智能城市等融合，促進交通生態全面革新，創造更安全、高效、可持續的交通出行體驗[5]。

4 結束語

機器視覺在智能駕駛中的應用對于實現全自動駕駛汽車具有重要意義。雖然當前機器視覺技術在處理復雜交通場景方面仍面臨一定挑戰，但隨著算法的不斷優化和硬件性能的提升，未來智能駕駛汽車有望實現更加安全、可靠、高效的駕駛體驗。研究者們應關注機器視覺技術的全面發展，包括增強魯棒性、提升識別準確率、改善對極端天氣條件的適應能力等，為智能駕駛車輛的廣泛應用打好基礎。此外，制定標準化的測試和驗證程序同樣重要，這將有助于推動智能駕駛技術的社會接受度和商業化進程。

參考文獻

[1] 林甄，李睿偉，謝金冶，等．視覺神經網絡林場巡檢機器人的設計與開發[J]．東北林業大學學報，2023，51（8）：127-135，139．

[2] 李美燕．增量式SfM方法在航拍圖像三維重建中的應用[J]．中國科技信息，2023（1）：36-38．

[3] 申海洋，霍魁，王德喜．基于機器視覺和深度學習的車輛碰撞預警算法研究[J]．山西大學學報（自然科學版），2023，46（3）：617-627．

[4] 高瑞貞，李樹楠，李曉輝．機器人視覺中行人和車輛檢測算法的研究[J]．機械設計與制造，2023（10）：277-280．

[5] 呂昀璉．強化學習及其視覺導航應用技術研究[D]．四川：電子科技大學，2023．