中圖分類號：U463.6 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0054-03

ApplicationofComputer VisioninEnvironment Perceptionof Intelligent Vehicles

Li Jingjing

（Zhengzhou Industrial SafetyVocational College，Zhengzhou 451192，China）

【Abstract】Environmental perception capabilityof intellgent vehicles is thecore technical foundation forrealizing advanced driverasistance and autonomous driving，and computer vision has become the main technical route for parsing complex trafic scenesbysimulating theinformation processing mechanism of human visual system.Due to theexistence of multi-dimensional interference factorssuchasiluminationchanges，dynamictargetperturbation，andcomplex geometricstructures intherealroadenvironment，the visionsystemneeds to takeintoaccount theacuracyandrealtimeperformanceunder the limitedarithmetic power，which posesadoublechallnge tothealgorithmicarchitecture and hardwaredeployment.Therefore，thispaperdiscusss theapplicationofcomputervision inthefieldof inteligent automobile environment perceptionand itsdevelopmentdirection，inorder to provideareference fortheconstructionof heterogeneous perception system with strong universality and high fault tolerance.

【Key words】 computer vision；intelligent vehicle；environment perception

智能駕駛技術(shù)的迭代本質(zhì)上推動了環(huán)境感知從單一傳感器依賴向多維信息深度融合的演進。作為最接近人類認(rèn)知習(xí)慣的感知模態(tài)，計算機視覺技術(shù)通過捕捉道路場景的紋理特征、深度信息及時空關(guān)聯(lián)性，為車輛決策提供高密度的語義解析結(jié)果。因此，本文將結(jié)合感知任務(wù)的具體技術(shù)邊界條件，解構(gòu)系統(tǒng)層級的優(yōu)化策略與技術(shù)演進脈絡(luò)，以期形成具有工程實踐指導(dǎo)意義的理論參考。

1計算機視覺技術(shù)在智能汽車中的應(yīng)用

1.1路況檢測與障礙物識別

路況檢測與障礙物識別是智能汽車環(huán)境感知的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，其核心功能在于實時解析車輛行駛路徑中的動態(tài)及靜態(tài)目標(biāo)，包括行人、車輛、路面障礙等?；谟嬎銠C視覺的技術(shù)路徑通常通過多源視覺傳感器獲取場景信息，如廣角攝像頭與長焦攝像頭的協(xié)同，可在不同距離范圍內(nèi)捕捉目標(biāo)特征。在技術(shù)實現(xiàn)層面，首先依賴圖像預(yù)處理算法消除光照不均、運動模糊等噪聲干擾，強化目標(biāo)邊緣和紋理信息；隨后利用區(qū)域分割技術(shù)將場景離散化為前景與背景，結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波去除離散噪聲點。而障礙物識別在于建立目標(biāo)的空間特征與類別標(biāo)簽映射關(guān)系。目前主流的解決方案采用級聯(lián)式檢測框架，先通過滑動窗口或錨框生成候選區(qū)域，再通過卷積網(wǎng)絡(luò)提取候選區(qū)的高維語義特征，最終結(jié)合分類器輸出目標(biāo)類別與邊界框。如基于幾何約束的前景目標(biāo)篩選可有效降低誤檢率，通過預(yù)定義地面平面方程排除非地面區(qū)域的干擾信號1]

1.2交通標(biāo)志與信號燈識別

交通標(biāo)志與信號燈識別任務(wù)要求系統(tǒng)對道路場景中的結(jié)構(gòu)化信息進行快速解碼，其技術(shù)難點在于應(yīng)對光照突變、形變遮擋及多尺度目標(biāo)的魯棒性響應(yīng)，具體見表1。從技術(shù)框架看，該任務(wù)通常分為區(qū)域檢測與語義解析兩階段，先通過顏色空間轉(zhuǎn)換（如HSV模型）或紋理分析鎖定潛在標(biāo)志區(qū)域，再通過模板匹配或深度學(xué)習(xí)模型完成內(nèi)容識別。如針對紅色圓形交通標(biāo)志，算法優(yōu)先在RGB圖像中增強紅色通道對比度，再通過霍夫變換檢測圓形輪廓，最后利用字符分割網(wǎng)絡(luò)解析標(biāo)志內(nèi)部文字或符號。另外，由于信號燈狀態(tài)具有周期性變化特性，算法需結(jié)合連續(xù)幀間的色彩一致性校驗來排除瞬時干擾（如車燈反光）。部分系統(tǒng)通過建立信號燈空間與時間聯(lián)合模型，結(jié)合候選區(qū)域的頻閃規(guī)律驗證其有效性。當(dāng)前技術(shù)主要受限于極端天氣下的顏色失真問題，而增強型解決方案采用多光譜成像技術(shù)，通過近紅外波段與可見光的互補抑制環(huán)境噪聲，并引入注意力機制動態(tài)聚焦關(guān)鍵目標(biāo)區(qū)域。

1.3車道檢測與偏離警示

車道檢測需在復(fù)雜道路場景中精確提取車道線幾何參數(shù)，其技術(shù)實現(xiàn)高度依賴對路面結(jié)構(gòu)的空間特征建模。早期方法基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，通過Canny邊緣檢測與霍夫變換提取直線段，但此類方法在彎道、陰影或破損車道線場景中泛化能力受限。隨著技術(shù)演進，基于深度學(xué)習(xí)的分割網(wǎng)絡(luò)（如U-Net架構(gòu)）可通過端到端訓(xùn)練直接輸出車道線像素級掩膜，顯著提升彎道與非結(jié)構(gòu)化道路的識別精度。車道偏離警示系統(tǒng)的核心在于計算車輛與車道邊界的相對位置關(guān)系。典型的解決方案通過攝像頭標(biāo)定參數(shù)將圖像坐標(biāo)系映射至車輛本體坐標(biāo)系，結(jié)合卡爾曼濾波或粒子濾波預(yù)測車輛軌跡的連續(xù)性。當(dāng)系統(tǒng)檢測到車輪壓線且方向盤未觸發(fā)轉(zhuǎn)向信號時，即刻啟動預(yù)警機制，并融合高精度地圖的幾何先驗信息，借助全局定位修正局部檢測誤差，以增強系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性。

2計算機視覺在智能汽車感知系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 圖像處理與特征提取

圖像處理與特征提取是智能汽車感知系統(tǒng)的底層技術(shù)支撐，其目標(biāo)是將原始視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可解析的機器信號，此過程通常包含圖像增強、空間特征挖掘和維度壓縮。圖像增強模塊負(fù)責(zé)消除環(huán)境噪聲對數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，如通過直方圖均衡化改善低對比度場景的可見性或利用非局部均值濾波抑制夜間圖像中的高斯噪聲。在光照劇烈變化的隧道出入口場景中，自適應(yīng)伽馬校正技術(shù)能夠動態(tài)平衡不同區(qū)域的亮度值，避免過曝或欠曝問題?？臻g特征提取關(guān)注從幾何維度挖掘目標(biāo)的本質(zhì)屬性，以邊緣特征提取為例，通過構(gòu)造多方向梯度算子可實現(xiàn)車道線、建筑物輪廓等結(jié)構(gòu)化特征的增強表達。同時，興趣點檢測算法通過分析像素領(lǐng)域的灰度變化率，定位車輛、行人等目標(biāo)的顯著特征位置。此類特征點能夠支撐后續(xù)的目標(biāo)匹配與跟蹤，還可作為深度學(xué)習(xí)模型的輔助輸人信息[2]

2.2深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在智能汽車感知中承擔(dān)著高階語義解析的關(guān)鍵任務(wù)，其特性在于通過分層抽象機制實現(xiàn)端到端特征學(xué)習(xí)。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通常由特征提取器與分類回歸頭兩部分構(gòu)成：底層卷積層通過局部感受野捕獲邊緣、紋理等基礎(chǔ)模式；中層網(wǎng)絡(luò)融合多通道特征形成部件級表征（如車輪、車窗）；頂層全連接層則將全局特征映射至目標(biāo)類別或位置參數(shù)。在工程實踐中，輕量化設(shè)計是CNN部署的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，通過剪枝、量化或知識蒸餾技術(shù)，可將復(fù)雜模型的參數(shù)量壓縮至車載計算單元的可控范圍內(nèi)。以交通場景的目標(biāo)檢測為例，單階段網(wǎng)絡(luò)（如SSD）通過密集錨點采樣與多尺度預(yù)測平衡速度與精度，而兩階段網(wǎng)絡(luò)（如FasterR-CNN）則依賴候選框生成與精細化調(diào)校提升小目標(biāo)識別能力。在嵌入式部署過程中，張量加速引擎（如NPU）的應(yīng)用顯著改善了模型推斷的實時性，但需同步解決內(nèi)存帶寬限制與計算資源競爭的瓶頸[3]。

2.3 多傳感器融合

多傳感器融合通過協(xié)同不同物理特性的傳感數(shù)據(jù)，構(gòu)建冗余且互補的環(huán)境感知體系。其技術(shù)框架包含三個層級：數(shù)據(jù)級融合直接對齊原始信號（如將激光雷達點云與圖像像素進行空間配準(zhǔn)）；特征級融合提取異構(gòu)數(shù)據(jù)的共性抽象表達（如雷達反射強度與視覺紋理的關(guān)聯(lián)分析）；決策級融合則基于各傳感器的獨立推理結(jié)果進行置信度加權(quán)，如圖1所示。針對傳感器時延差異問題，狀態(tài)估計器（如擴展卡爾曼濾波）通過動態(tài)建模對齊時間戳偏差，確保多源數(shù)據(jù)在時序上的一致性。在雨雪惡劣天氣中，毫米波雷達的穿透能力可與視覺傳感器的細節(jié)分辨能力形成互補，通過概率柵格地圖融合策略提高障礙物檢測的魯棒性。而對于動態(tài)目標(biāo)跟蹤，多視角幾何約束與多普勒速度信息的結(jié)合可顯著降低運動軌跡的估計誤差，通過建立統(tǒng)一時空基準(zhǔn)下的傳感器表征體系，系統(tǒng)的感知容錯性與環(huán)境適應(yīng)性得以系統(tǒng)性增強。

3計算機視覺在智能汽車環(huán)境感知中的發(fā)展趨勢

3.1環(huán)境適應(yīng)性與智能化提升

智能汽車感知系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性演進聚焦于動態(tài)場景理解能力與自修正機制的深度整合，關(guān)鍵在于解決復(fù)雜外界條件（如極端天氣、光照突變等）對感知精度的干擾，技術(shù)路線圍繞多模態(tài)感知互補性與動態(tài)補償架構(gòu)展開4。系統(tǒng)設(shè)計上引入環(huán)境狀態(tài)實時評估模塊，通過構(gòu)建光照、濕度、能見度等參數(shù)的量化模型，驅(qū)動特征提取算法進行動態(tài)參數(shù)調(diào)整，如在濃霧場景中，基于透射率模型的圖像復(fù)原技術(shù)可同步優(yōu)化可見光與紅外傳感器的數(shù)據(jù)權(quán)重比例，通過物理規(guī)律約束提升目標(biāo)分離的魯棒性。智能化提升還體現(xiàn)為認(rèn)知建模與預(yù)測能力的強化。不同于傳統(tǒng)基于規(guī)則的反應(yīng)式感知，現(xiàn)代系統(tǒng)通過時空狀態(tài)記憶網(wǎng)絡(luò)持續(xù)學(xué)習(xí)道路元素的動態(tài)演變規(guī)律。典型場景如交叉路口擁堵預(yù)判，系統(tǒng)通過車輛軌跡的隱式特征挖掘（如速度場聚類分析），實現(xiàn)交通流量趨勢的增量式建模。

3.2算法優(yōu)化與計算效率提升

感知算法的效率優(yōu)化需平衡模型性能與車載算力約束，其技術(shù)升級分化為輕量化架構(gòu)設(shè)計與硬件算法協(xié)同優(yōu)化兩條主線：在模型結(jié)構(gòu)層面，通過引人神經(jīng)架構(gòu)搜索（NeuralArchitectureSearch，NAS）技術(shù)，自動生成適配車載芯片特性的緊湊型網(wǎng)絡(luò)。此類網(wǎng)絡(luò)具備動態(tài)計算路徑選擇能力，可依據(jù)輸入復(fù)雜度實時分配計算資源，如在稀疏交通場景中自動跳過冗余卷積層的推理；硬件協(xié)同層面，異構(gòu)計算資源的精細化調(diào)度成為關(guān)鍵。主流方案采用分層計算架構(gòu)，低功耗微處理器處理濾波、配準(zhǔn)等預(yù)處理任務(wù)，高性能AI芯片集中執(zhí)行深度學(xué)習(xí)推理。通過片上存儲器重映射技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)搬運路徑，可突破內(nèi)存帶寬對計算吞吐量的限制。如在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，利用循環(huán)緩沖池緩存歷史特征圖，避免重復(fù)卷積計算，使幀率穩(wěn)定性提升。未來的研究方向?qū)⑷诤狭孔佑嬎闾匦蚤_發(fā)新型計算范式，通過概率推理模型降低復(fù)雜場景的運算復(fù)雜度]。

3.3安全性保障與倫理規(guī)范

感知系統(tǒng)的安全保障體系需建立多級失效防護機制，涵蓋從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策輸出的全鏈路風(fēng)險管控。在傳感器層面，通過多源交叉驗證策略識別硬件失效或數(shù)據(jù)異常，如利用激光雷達的幾何約束校驗相機輸出的目標(biāo)距離合理性。算法層面則構(gòu)建抗干擾訓(xùn)練框架，通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中注入對抗性噪聲（如光學(xué)幻影、像素擾動），提升模型對惡意攻擊的免疫能力。對于會引發(fā)誤判的邊緣案例，如半遮擋行人，系統(tǒng)需激活置信度衰減模型，通過動態(tài)降低不確定性檢測結(jié)果的決策權(quán)重來抑制風(fēng)險傳導(dǎo)。倫理規(guī)范的實現(xiàn)則依賴道德決策邊界的量化定義。技術(shù)重點在于將人類駕駛倫理準(zhǔn)則轉(zhuǎn)化為可計算的約束條件，如設(shè)計風(fēng)險分?jǐn)偞鷥r函數(shù)，在緊急避讓場景中權(quán)衡不同決策路徑的潛在危害等級。通過在感知模型中嵌入社會規(guī)則認(rèn)知模塊（如禮讓行人優(yōu)先權(quán)建模），使系統(tǒng)行為符合既定倫理框架。

4結(jié)論

本文明確了計算機視覺在智能汽車環(huán)境感知中的演進方向：動態(tài)適應(yīng)性增強、算力效能協(xié)同與安全倫理約束。環(huán)境適應(yīng)能力需通過多模態(tài)動態(tài)補償架構(gòu)解決物理干擾的耦合效應(yīng)，算法優(yōu)化需實現(xiàn)從網(wǎng)絡(luò)輕量化到異構(gòu)計算調(diào)度的跨層次突破，而安全保障則依賴風(fēng)險預(yù)控與道德決策的閉環(huán)融合。因此，汽車環(huán)境感知應(yīng)突破現(xiàn)有單點優(yōu)化的思維局限，針對極端場景庫構(gòu)建、算力-功耗評估標(biāo)準(zhǔn)、責(zé)任分配協(xié)議等領(lǐng)域開展攻關(guān)，逐步形成統(tǒng)一的可信感知技術(shù)體系，以此推動智能汽車從感知還原向認(rèn)知預(yù)判質(zhì)變，最終實現(xiàn)人、車、環(huán)境閉環(huán)的可靠協(xié)同。

參考文獻

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（編輯楊凱麟）