中圖分類號(hào)：U463.675 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-8639（2025）07-0117-03

Real-time Image Processing and ObjectDetection Technology in AutomotiveDriving Environmer

WuWenling

（School of Computer Science，Sichuan Technology and Business University，Chengdu ，China）

【Abstract】In the evolution of autonomous driving technology，real-time image processing and object detection are the keys toachieving environmental perception.Inresponse to the technical challenges of detection accuracy，response speed and systemrobustness in complex scenarios，thisarticle constructsa hierarchical heterogeneoussystem architecture，integrates hardwareaccelerationandlightweightmodeloptimization strategies，and evaluates theperformance ofthescheme through multi-dimensional indicators.Experimentsshow that the improvedsystem hassignificantly enhanced detection acuracy，end-to-end delayand adaptabilityto extreme scenarios suchas heavy rain，providing a technical path and practical reference for promoting the maturity of autonomous driving technology.

【Key Words】real-time image processing；object detection；autonomous driving；computer vision；deep learning

0 引言

隨著科技和智能化技術(shù)發(fā)展，自動(dòng)駕駛成為未來(lái)出行重要方向。要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，車輛需精準(zhǔn)實(shí)時(shí)檢測(cè)識(shí)別周圍目標(biāo)，圖像處理與目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)至關(guān)重要。但駕駛場(chǎng)景日趨復(fù)雜，提升檢測(cè)精度、速度與魯棒性仍是難題。本文將探究其在汽車行駛環(huán)境中的應(yīng)用，分析挑戰(zhàn)并提供優(yōu)化策略，助力自動(dòng)駕駛發(fā)展。

1相關(guān)概念界定

1.1 實(shí)時(shí)圖像處理

實(shí)時(shí)圖像處理旨在即時(shí)采集、增強(qiáng)與分析動(dòng)態(tài)場(chǎng)景視覺(jué)信息，具有嚴(yán)格時(shí)間限制。于汽車行駛場(chǎng)景，系統(tǒng)需在數(shù)十毫秒內(nèi)完成圖像采集到輸出流程，保障行車安全。其過(guò)程涵蓋獲取原始圖像、消除干擾、提取有效信息三個(gè)環(huán)節(jié)，且需優(yōu)先處理關(guān)鍵區(qū)域，借助硬件加速縮短耗時(shí)，是自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)避障、車道保持等功能的重要基礎(chǔ)。

1.2 目標(biāo)檢測(cè)

目標(biāo)檢測(cè)通過(guò)算法識(shí)別圖像中物體類別并標(biāo)注位置，解決“有什么”“在哪里”問(wèn)題。傳統(tǒng)方法依賴人工設(shè)計(jì)特征，在復(fù)雜環(huán)境下，穩(wěn)定性差、精度不足。深度學(xué)習(xí)革新該領(lǐng)域，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)抽象特征實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。主流算法分單雙階段，前者檢測(cè)快，后者精度高。鑒于車載設(shè)備算力有限，模型輕量化成趨勢(shì)，通過(guò)精簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化參數(shù)，平衡檢測(cè)性能與資源消耗。

1.3 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是自動(dòng)駕駛環(huán)境感知的核心，通過(guò)整合多種視覺(jué)技術(shù)理解周圍環(huán)境。其核心功能包括目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割和運(yùn)動(dòng)追蹤，三者借助共享特征提取網(wǎng)絡(luò)協(xié)同運(yùn)作，既能減少計(jì)算冗余，又能確保信息一致。同時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)分析連續(xù)幀處理時(shí)序信息，預(yù)測(cè)物體運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)。這種多維度感知能力，為自動(dòng)駕駛車輛理解復(fù)雜交通環(huán)境筑牢基礎(chǔ)。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

車載視覺(jué)系統(tǒng)需要在有限的硬件資源條件下實(shí)現(xiàn)高效的環(huán)境感知，其架構(gòu)設(shè)計(jì)需在計(jì)算負(fù)載和實(shí)時(shí)性之間尋求平衡。本系統(tǒng)采用分層異構(gòu)架構(gòu)，通過(guò)硬件加速與任務(wù)解耦來(lái)優(yōu)化資源利用率，確保從圖像輸入到控制指令輸出的全流程延遲穩(wěn)定在 30ms 以內(nèi)。系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)如表1所示。視覺(jué)系統(tǒng)需要在有限的硬件資源條件下實(shí)現(xiàn)高效的環(huán)境感知，其架構(gòu)設(shè)計(jì)需在計(jì)算負(fù)載和實(shí)時(shí)性之間尋求平衡。本系統(tǒng)采用分層異構(gòu)架構(gòu)，通過(guò)硬件加速與任務(wù)解耦來(lái)優(yōu)化資源利用率，確保從圖像輸人到控制指令輸出的全流程延遲穩(wěn)定在 30ms 以內(nèi)。

2.2 實(shí)時(shí)圖像采集與處理

車載視覺(jué)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性首先體現(xiàn)在精準(zhǔn)的圖像采集與預(yù)處理環(huán)節(jié)。本系統(tǒng)構(gòu)建了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合架構(gòu)，通過(guò)硬件加速與算法優(yōu)化，突破了傳統(tǒng)方案的性能局限，確保在復(fù)雜行車環(huán)境下能夠穩(wěn)定提供高品質(zhì)圖像。實(shí)時(shí)圖像采集與處理見(jiàn)表2。

車載視覺(jué)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)圖像處理通過(guò)4大技術(shù)模塊協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的環(huán)境感知。多路同步采集模塊采用雙通道接口與同步控制技術(shù)，確保多攝像頭畫(huà)面在時(shí)序上嚴(yán)格對(duì)齊。動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展模塊通過(guò)實(shí)時(shí)對(duì)比度優(yōu)化算法，在強(qiáng)光和逆光場(chǎng)景下，能夠清晰呈現(xiàn)儀表文字與道路標(biāo)線等暗部細(xì)節(jié)。運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模塊結(jié)合車身運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)校正畫(huà)面，有效減少因車輛顛簸導(dǎo)致的圖像模糊失真?；旌辖翟肽K整合三維塊匹配與小波分析技術(shù)，在雨雪天氣中，既能有效消除密集噪點(diǎn)，又能完整保留障礙物的邊緣特征。整套系統(tǒng)通過(guò)模塊化并行架構(gòu)實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，為智能駕駛提供穩(wěn)定可靠的視覺(jué)環(huán)境感知。

2.3多光源協(xié)同控制策略

多光源協(xié)同控制是將室內(nèi)光源按功能劃分為基礎(chǔ)照明、重點(diǎn)照明與氛圍照明三類?；A(chǔ)照明（天花板主燈）負(fù)責(zé)維持整體亮度基線，輸出功率根據(jù)環(huán)境光強(qiáng)度反向調(diào)節(jié)。重點(diǎn)照明（臺(tái)燈、射燈）針對(duì)特定活動(dòng)區(qū)域增強(qiáng)亮度。氛圍照明（燈帶、壁燈）通過(guò)色溫與色彩變化調(diào)節(jié)空間情緒氛圍。三種光源協(xié)同過(guò)程中，照明系統(tǒng)通過(guò)沖突檢測(cè)算法識(shí)別光源疊加區(qū)域的過(guò)曝風(fēng)險(xiǎn)，貢獻(xiàn)度模型則量化每個(gè)光源對(duì)目標(biāo)區(qū)域的亮度與色溫影響權(quán)重。對(duì)于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，照明系統(tǒng)以固定時(shí)間間隔重新計(jì)算貢獻(xiàn)度矩陣，并通過(guò)增量式更新策略降低計(jì)算負(fù)載，最終控制信號(hào)通過(guò)PWM調(diào)光或DMX512協(xié)議下發(fā)至各光源設(shè)備，從而保證指令同步性與執(zhí)行精度，滿足用戶個(gè)性化需要。

2.4目標(biāo)檢測(cè)算法與深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用

目標(biāo)檢測(cè)模塊的優(yōu)化設(shè)計(jì)兼顧精度與效率，通過(guò)模型壓縮與硬件適配實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算場(chǎng)景下的最優(yōu)部署。目標(biāo)檢測(cè)模型優(yōu)化對(duì)比見(jiàn)表3。

在特征提取環(huán)節(jié)，采用輕量化卷積結(jié)構(gòu)替代傳統(tǒng)計(jì)算單元，在顯著減少模型參數(shù)規(guī)模的同時(shí)，保持了良好的特征解析能力。針對(duì)雨霧等復(fù)雜氣象條件下的識(shí)別難題，引入融合多維感知的注意力機(jī)制，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整特征權(quán)重，增強(qiáng)了惡劣天氣下對(duì)自標(biāo)的辨識(shí)穩(wěn)定性。在硬件適配方面，實(shí)施精度與計(jì)算效率協(xié)同優(yōu)化策略，通過(guò)智能轉(zhuǎn)換數(shù)值表示方式提升運(yùn)算速度。內(nèi)存管理機(jī)制摒棄了傳統(tǒng)的獨(dú)立分配模式，采用動(dòng)態(tài)共享技術(shù)，有效緩解了資源碎片化問(wèn)題，最大限度地提高了有限硬件資源的利用率。整套方案通過(guò)模型架構(gòu)創(chuàng)新與部署優(yōu)化的協(xié)同設(shè)計(jì)，既保留了基礎(chǔ)框架的泛化優(yōu)勢(shì)，又針對(duì)車載場(chǎng)景的特殊需求實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵性能提升，為智能駕駛系統(tǒng)提供了高效可靠的感知能力。

3 系統(tǒng)評(píng)估

3.1 評(píng)估指標(biāo)

為全面驗(yàn)證系統(tǒng)的實(shí)用性與可靠性，需建立多維度評(píng)估體系。本文從檢測(cè)精度、實(shí)時(shí)性、魯棒性3個(gè)核心維度設(shè)計(jì)量化指標(biāo)，覆蓋日常駕駛與極端場(chǎng)景下的性能驗(yàn)證需求。評(píng)估指標(biāo)如表4所示。

平均精度均值反映了系統(tǒng)對(duì)多類目標(biāo)的綜合識(shí)別能力，端到端延遲直接決定了系統(tǒng)能否滿足車輛高速行駛時(shí)的響應(yīng)需求，極端場(chǎng)景召回率則用于驗(yàn)證算法在惡劣環(huán)境中的穩(wěn)定性。例如，若系統(tǒng)在暴雨場(chǎng)景下仍能保持較高的召回率，說(shuō)明其預(yù)處理模塊有效抑制了雨滴噪聲對(duì)檢測(cè)模型的干擾。通過(guò)對(duì)這3類指標(biāo)的協(xié)同分析，能夠全面評(píng)估系統(tǒng)在真實(shí)駕駛場(chǎng)景中的技術(shù)成熟度。

3.2 研究設(shè)計(jì)

試驗(yàn)設(shè)計(jì)需保證評(píng)估結(jié)果的可信度與泛化性。本文采用對(duì)比試驗(yàn)與壓力測(cè)試相結(jié)合的方法，通過(guò)控制變量分析系統(tǒng)改進(jìn)措施的實(shí)際效果如表5所示。

基礎(chǔ)性能測(cè)試驗(yàn)證系統(tǒng)在理想環(huán)境中的能力上限，極端條件測(cè)試評(píng)估算法魯棒性邊界，長(zhǎng)時(shí)穩(wěn)定性測(cè)試則檢驗(yàn)硬件系統(tǒng)的可靠性。如在暴雨場(chǎng)景測(cè)試中，通過(guò)對(duì)比改進(jìn)前后的模型召回率變化，可量化去雨算法對(duì)檢測(cè)精度的提升幅度。試驗(yàn)樣本量的梯度設(shè)置（從單幀到連續(xù)數(shù)據(jù)）確保評(píng)估結(jié)果既包含瞬時(shí)性能，也反映長(zhǎng)期穩(wěn)定性。

3.3 結(jié)果分析

對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，能夠揭示系統(tǒng)改進(jìn)措施的實(shí)際效益，同時(shí)發(fā)現(xiàn)仍需優(yōu)化的技術(shù)瓶頸。結(jié)果分析見(jiàn)表6。

數(shù)據(jù)顯示，系統(tǒng)改進(jìn)后綜合性能得到顯著提升。延遲降低主要得益于預(yù)處理階段的硬件加速與模型量化技術(shù)，使單幀處理耗時(shí)減少了 14ms 。檢測(cè)精度的提升得益于多尺度特征融合設(shè)計(jì)，尤其在行人、自行車等小目標(biāo)類別的檢測(cè)上效果明顯。暴雨場(chǎng)景召回率的大幅提高驗(yàn)證了去雨算法的有效性，通過(guò)抑制雨線噪聲，模型對(duì)模糊目標(biāo)的特征提取能力顯著增強(qiáng)。然而，數(shù)據(jù)分析也表明，在極端逆光場(chǎng)景下，系統(tǒng)仍存在約 12% 的漏檢率，這提示未來(lái)需進(jìn)一步優(yōu)化動(dòng)態(tài)曝光控制策略。

4結(jié)論

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，實(shí)時(shí)圖像處理與目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在汽車行駛環(huán)境中的應(yīng)用日益關(guān)鍵。通過(guò)將高效的圖像處理方法與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，車輛能夠在復(fù)雜道路環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測(cè)，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性提供有力支撐。本文研究表明，通過(guò)持續(xù)優(yōu)化算法，提升硬件性能，并結(jié)合多傳感器融合等新興技術(shù)，能夠進(jìn)一步推動(dòng)實(shí)時(shí)圖像處理與自標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)更安全、更智能的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

注：本文為四川工商學(xué)院2024年度教學(xué)質(zhì)量與教學(xué)改革工程項(xiàng)目“計(jì)算機(jī)圖形學(xué)智慧課程建設(shè)”（ZHKC2024001）的研究成果。

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（編輯林子衿）