計算機視覺在智能汽車環(huán)境感知中的應用

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：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

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

1計算機視覺技術在智能汽車中的應用

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，包括行人、車輛、路面障礙等?；谟嬎銠C視覺的技術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捕捉目標特征。在技術實現(xiàn)層面，首先依賴圖像預處理算法消除光照不均、運動模糊等噪聲干擾，強化目標邊緣和紋理信息；隨后利用區(qū)域分割技術將場景離散化為前景與背景，結合形態(tài)學濾波去除離散噪聲點。而障礙物識別在于建立目標的空間特征與類別標簽映射關系。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，再通過卷積網絡提取候選區(qū)的高維語義特征，最終結合分類器輸出目標類別與邊界框。如基于幾何約束的前景目標篩選可有效降低誤檢率，通過預定義地面平面方程排除非地面區(qū)域的干擾信號1]

1.2交通標志與信號燈識別

交通標志與信號燈識別任務要求系統(tǒng)對道路場景中的結構化信息進行快速解碼，其技術難點在于應對光照突變、形變遮擋及多尺度目標的魯棒性響應，具體見表1。從技術框架看，該任務通常分為區(qū)域檢測與語義解析兩階段，先通過顏色空間轉換（如HSV模型）或紋理分析鎖定潛在標志區(qū)域，再通過模板匹配或深度學習模型完成內容識別。如針對紅色圓形交通標志，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絡解析標志內部文字或符號。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，結合候選區(qū)域的頻閃規(guī)律驗證其有效性。當前技術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，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)聚焦關鍵目標區(qū)域。

1.3車道檢測與偏離警示

車道檢測需在復雜道路場景中精確提取車道線幾何參數(shù)，其技術實現(xiàn)高度依賴對路面結構的空間特征建模。早期方法基于傳統(tǒng)圖像處理技術，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。隨著技術演進，基于深度學習的分割網絡（如U-Net架構）可通過端到端訓練直接輸出車道線像素級掩膜，顯著提升彎道與非結構化道路的識別精度。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系。典型的解決方案通過攝像頭標定參數(shù)將圖像坐標系映射至車輛本體坐標系，結合卡爾曼濾波或粒子濾波預測車輛軌跡的連續(xù)性。當系統(tǒng)檢測到車輪壓線且方向盤未觸發(fā)轉向信號時，即刻啟動預警機制，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)境適應性。

2計算機視覺在智能汽車感知系統(tǒng)中的關鍵技術

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)的底層技術支撐，其目標是將原始視覺數(shù)據轉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。圖像增強模塊負責消除環(huán)境噪聲對數(shù)據質量的影響，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，自適應伽馬校正技術能夠動態(tài)平衡不同區(qū)域的亮度值，避免過曝或欠曝問題?？臻g特征提取關注從幾何維度挖掘目標的本質屬性，以邊緣特征提取為例，通過構造多方向梯度算子可實現(xiàn)車道線、建筑物輪廓等結構化特征的增強表達。同時，興趣點檢測算法通過分析像素領域的灰度變化率，定位車輛、行人等目標的顯著特征位置。此類特征點能夠支撐后續(xù)的目標匹配與跟蹤，還可作為深度學習模型的輔助輸人信息[2]

2.2深度學習與卷積神經網絡CNN

卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在智能汽車感知中承擔著高階語義解析的關鍵任務，其特性在于通過分層抽象機制實現(xiàn)端到端特征學習。網絡架構通常由特征提取器與分類回歸頭兩部分構成：底層卷積層通過局部感受野捕獲邊緣、紋理等基礎模式；中層網絡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類別或位置參數(shù)。在工程實踐中，輕量化設計是CNN部署的關鍵挑戰(zhàn)，通過剪枝、量化或知識蒸餾技術，可將復雜模型的參數(shù)量壓縮至車載計算單元的可控范圍內。以交通場景的目標檢測為例，單階段網絡（如SSD）通過密集錨點采樣與多尺度預測平衡速度與精度，而兩階段網絡（如FasterR-CNN）則依賴候選框生成與精細化調校提升小目標識別能力。在嵌入式部署過程中，張量加速引擎（如NPU）的應用顯著改善了模型推斷的實時性，但需同步解決內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，構建冗余且互補的環(huán)境感知體系。其技術框架包含三個層級：數(shù)據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）；特征級融合提取異構數(shù)據的共性抽象表達（如雷達反射強度與視覺紋理的關聯(lián)分析）；決策級融合則基于各傳感器的獨立推理結果進行置信度加權，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)目標跟蹤，多視角幾何約束與多普勒速度信息的結合可顯著降低運動軌跡的估計誤差，通過建立統(tǒng)一時空基準下的傳感器表征體系，系統(tǒng)的感知容錯性與環(huán)境適應性得以系統(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)境適應性與智能化提升

智能汽車感知系統(tǒng)的環(huán)境適應性演進聚焦于動態(tài)場景理解能力與自修正機制的深度整合，關鍵在于解決復雜外界條件（如極端天氣、光照突變等）對感知精度的干擾，技術路線圍繞多模態(tài)感知互補性與動態(tài)補償架構展開4。系統(tǒng)設計上引入環(huán)境狀態(tài)實時評估模塊，通過構建光照、濕度、能見度等參數(shù)的量化模型，驅動特征提取算法進行動態(tài)參數(shù)調整，如在濃霧場景中，基于透射率模型的圖像復原技術可同步優(yōu)化可見光與紅外傳感器的數(shù)據權重比例，通過物理規(guī)律約束提升目標分離的魯棒性。智能化提升還體現(xiàn)為認知建模與預測能力的強化。不同于傳統(tǒng)基于規(guī)則的反應式感知，現(xiàn)代系統(tǒng)通過時空狀態(tài)記憶網絡持續(xù)學習道路元素的動態(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，其技術升級分化為輕量化架構設計與硬件算法協(xié)同優(yōu)化兩條主線：在模型結構層面，通過引人神經架構搜索（NeuralArchitectureSearch，NAS）技術，自動生成適配車載芯片特性的緊湊型網絡。此類網絡具備動態(tài)計算路徑選擇能力，可依據輸入復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，異構計算資源的精細化調度成為關鍵。主流方案采用分層計算架構，低功耗微處理器處理濾波、配準等預處理任務，高性能AI芯片集中執(zhí)行深度學習推理。通過片上存儲器重映射技術優(yōu)化數(shù)據搬運路徑，可突破內存帶寬對計算吞吐量的限制。如在目標跟蹤任務中，利用循環(huán)緩沖池緩存歷史特征圖，避免重復卷積計算，使幀率穩(wěn)定性提升。未來的研究方向將融合量子計算特性開發(fā)新型計算范式，通過概率推理模型降低復雜場景的運算復雜度]。

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)據采集到決策輸出的全鏈路風險管控。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)據異常，如利用激光雷達的幾何約束校驗相機輸出的目標距離合理性。算法層面則構建抗干擾訓練框架，通過在訓練數(shù)據中注入對抗性噪聲（如光學幻影、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果的決策權重來抑制風險傳導。倫理規(guī)范的實現(xiàn)則依賴道德決策邊界的量化定義。技術重點在于將人類駕駛倫理準則轉化為可計算的約束條件，如設計風險分攤代價函數(shù)，在緊急避讓場景中權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)則認知模塊（如禮讓行人優(yōu)先權建模），使系統(tǒng)行為符合既定倫理框架。

4結論

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)適應性增強、算力效能協(xié)同與安全倫理約束。環(huán)境適應能力需通過多模態(tài)動態(tài)補償架構解決物理干擾的耦合效應，算法優(yōu)化需實現(xiàn)從網絡輕量化到異構計算調度的跨層次突破，而安全保障則依賴風險預控與道德決策的閉環(huán)融合。因此，汽車環(huán)境感知應突破現(xiàn)有單點優(yōu)化的思維局限，針對極端場景庫構建、算力-功耗評估標準、責任分配協(xié)議等領域開展攻關，逐步形成統(tǒng)一的可信感知技術體系，以此推動智能汽車從感知還原向認知預判質變，最終實現(xiàn)人、車、環(huán)境閉環(huán)的可靠協(xié)同。

參考文獻

[1]朱斌.環(huán)境感知技術在汽車智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的應用[J].時代汽車，2025（7）：190-192.

[2]李周達，查云飛.智能汽車多源融合環(huán)境感知系統(tǒng)綜述[J]汽車文摘，2025（4）：1-11.

[3]常樂.智能網聯(lián)汽車環(huán)境感知技術應用與發(fā)展[J].汽車測試報告，2025（4）：16-18.

[4]鄭輝鏵.無人駕駛汽車環(huán)境感知與定位技術[J].市場監(jiān)管與質量技術研究，2024（5）：56-59.

[5]劉金國.環(huán)境感知系統(tǒng)在智能網聯(lián)汽車中的應用[J].汽車畫刊，2024 （8）：3-5.

（編輯楊凱麟）