汽車行駛環(huán)境中的實時圖像處理與自標(biāo)檢測技術(shù)

中圖分類號：U463.675 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：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，自動駕駛成為未來出行重要方向。要實現(xiàn)自動駕駛，車輛需精準(zhǔn)實時檢測識別周圍目標(biāo)，圖像處理與目標(biāo)檢測技術(shù)至關(guān)重要。但駕駛場景日趨復(fù)雜，提升檢測精度、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，助力自動駕駛發(fā)展。

1相關(guān)概念界定

1.1 實時圖像處理

實時圖像處理旨在即時采集、增強與分析動態(tài)場景視覺信息，具有嚴(yán)格時間限制。于汽車行駛場景，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。其過程涵蓋獲取原始圖像、消除干擾、提取有效信息三個環(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，是自動駕駛實現(xiàn)避障、車道保持等功能的重要基礎(chǔ)。

1.2 目標(biāo)檢測

目標(biāo)檢測通過算法識別圖像中物體類別并標(biāo)注位置，解決“有什么”“在哪里”問題。傳統(tǒng)方法依賴人工設(shè)計特征，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)自動學(xué)習(xí)抽象特征實現(xiàn)目標(biāo)檢測。主流算法分單雙階段，前者檢測快，后者精度高。鑒于車載設(shè)備算力有限，模型輕量化成趨勢，通過精簡結(jié)構(gòu)、優(yōu)化參數(shù)，平衡檢測性能與資源消耗。

1.3 自動駕駛系統(tǒng)中的計算機視覺

計算機視覺是自動駕駛環(huán)境感知的核心，通過整合多種視覺技術(shù)理解周圍環(huán)境。其核心功能包括目標(biāo)檢測、語義分割和運動追蹤，三者借助共享特征提取網(wǎng)絡(luò)協(xié)同運作，既能減少計算冗余，又能確保信息一致。同時，系統(tǒng)通過分析連續(xù)幀處理時序信息，預(yù)測物體運動趨勢。這種多維度感知能力，為自動駕駛車輛理解復(fù)雜交通環(huán)境筑牢基礎(chǔ)。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

車載視覺系統(tǒng)需要在有限的硬件資源條件下實現(xiàn)高效的環(huán)境感知，其架構(gòu)設(shè)計需在計算負(fù)載和實時性之間尋求平衡。本系統(tǒng)采用分層異構(gòu)架構(gòu)，通過硬件加速與任務(wù)解耦來優(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)計如表1所示。視覺系統(tǒng)需要在有限的硬件資源條件下實現(xiàn)高效的環(huán)境感知，其架構(gòu)設(shè)計需在計算負(fù)載和實時性之間尋求平衡。本系統(tǒng)采用分層異構(gòu)架構(gòu)，通過硬件加速與任務(wù)解耦來優(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 實時圖像采集與處理

車載視覺系統(tǒng)的實時性首先體現(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。實時圖像采集與處理見表2。

車載視覺系統(tǒng)的實時圖像處理通過4大技術(shù)模塊協(xié)同工作，實現(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)，確保多攝像頭畫面在時序上嚴(yán)格對齊。動態(tài)范圍擴展模塊通過實時對比度優(yōu)化算法，在強光和逆光場景下，能夠清晰呈現(xiàn)儀表文字與道路標(biāo)線等暗部細(xì)節(jié)。運動補償模塊結(jié)合車身運動數(shù)據(jù)實時校正畫面，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，又能完整保留障礙物的邊緣特征。整套系統(tǒng)通過模塊化并行架構(gòu)實現(xiàn)毫秒級響應(yīng)，為智能駕駛提供穩(wěn)定可靠的視覺環(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)境光強度反向調(diào)節(jié)。重點照明（臺燈、射燈）針對特定活動區(qū)域增強亮度。氛圍照明（燈帶、壁燈）通過色溫與色彩變化調(diào)節(jié)空間情緒氛圍。三種光源協(xié)同過程中，照明系統(tǒng)通過沖突檢測算法識別光源疊加區(qū)域的過曝風(fēng)險，貢獻(xiàn)度模型則量化每個光源對目標(biāo)區(qū)域的亮度與色溫影響權(quán)重。對于動態(tài)場景，照明系統(tǒng)以固定時間間隔重新計算貢獻(xiàn)度矩陣，并通過增量式更新策略降低計算負(fù)載，最終控制信號通過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，滿足用戶個性化需要。

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

目標(biāo)檢測模塊的優(yōu)化設(shè)計兼顧精度與效率，通過模型壓縮與硬件適配實現(xiàn)邊緣計算場景下的最優(yōu)部署。目標(biāo)檢測模型優(yōu)化對比見表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)計算單元，在顯著減少模型參數(shù)規(guī)模的同時，保持了良好的特征解析能力。針對雨霧等復(fù)雜氣象條件下的識別難題，引入融合多維感知的注意力機制，通過動態(tài)調(diào)整特征權(quán)重，增強了惡劣天氣下對自標(biāo)的辨識穩(wěn)定性。在硬件適配方面，實施精度與計算效率協(xié)同優(yōu)化策略，通過智能轉(zhuǎn)換數(shù)值表示方式提升運算速度。內(nèi)存管理機制摒棄了傳統(tǒng)的獨立分配模式，采用動態(tài)共享技術(shù)，有效緩解了資源碎片化問題，最大限度地提高了有限硬件資源的利用率。整套方案通過模型架構(gòu)創(chuàng)新與部署優(yōu)化的協(xié)同設(shè)計，既保留了基礎(chǔ)框架的泛化優(yōu)勢，又針對車載場景的特殊需求實現(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)評估

3.1 評估指標(biāo)

為全面驗證系統(tǒng)的實用性與可靠性，需建立多維度評估體系。本文從檢測精度、實時性、魯棒性3個核心維度設(shè)計量化指標(biāo)，覆蓋日常駕駛與極端場景下的性能驗證需求。評估指標(biāo)如表4所示。

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

3.2 研究設(shè)計

試驗設(shè)計需保證評估結(jié)果的可信度與泛化性。本文采用對比試驗與壓力測試相結(jié)合的方法，通過控制變量分析系統(tǒng)改進措施的實際效果如表5所示。

基礎(chǔ)性能測試驗證系統(tǒng)在理想環(huán)境中的能力上限，極端條件測試評估算法魯棒性邊界，長時穩(wěn)定性測試則檢驗硬件系統(tǒng)的可靠性。如在暴雨場景測試中，通過對比改進前后的模型召回率變化，可量化去雨算法對檢測精度的提升幅度。試驗樣本量的梯度設(shè)置（從單幀到連續(xù)數(shù)據(jù)）確保評估結(jié)果既包含瞬時性能，也反映長期穩(wěn)定性。

3.3 結(jié)果分析

對試驗數(shù)據(jù)進行深度分析，能夠揭示系統(tǒng)改進措施的實際效益，同時發(fā)現(xiàn)仍需優(yōu)化的技術(shù)瓶頸。結(jié)果分析見表6。

數(shù)據(jù)顯示，系統(tǒng)改進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)，使單幀處理耗時減少了 14ms 。檢測精度的提升得益于多尺度特征融合設(shè)計，尤其在行人、自行車等小目標(biāo)類別的檢測上效果明顯。暴雨場景召回率的大幅提高驗證了去雨算法的有效性，通過抑制雨線噪聲，模型對模糊目標(biāo)的特征提取能力顯著增強。然而，數(shù)據(jù)分析也表明，在極端逆光場景下，系統(tǒng)仍存在約 12% 的漏檢率，這提示未來需進一步優(yōu)化動態(tài)曝光控制策略。

4結(jié)論

隨著自動駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，實時圖像處理與目標(biāo)檢測技術(shù)在汽車行駛環(huán)境中的應(yīng)用日益關(guān)鍵。通過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)境中實現(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測，為自動駕駛系統(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)，能夠進一步推動實時圖像處理與自標(biāo)檢測技術(shù)的發(fā)展，為實現(xiàn)更安全、更智能的自動駕駛系統(tǒng)奠定堅實基礎(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)改革工程項目“計算機圖形學(xué)智慧課程建設(shè)”（ZHKC2024001）的研究成果。

參考文獻(xiàn)

[1]王哲興.基于深度學(xué)習(xí)的道路缺陷（坑洼）檢測算法研究[D].重慶：重慶交通大學(xué)，2024.

[2]岳云濤.基于改進YOLOv8算法的汽車油管表面缺陷在線檢測研究[D].武漢：江漢大學(xué)，2024.

[3]陳碧龍.重型汽車車架鉚接零件誤裝檢測系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D].西安：長安大學(xué)，2024.

[4]馬文麗.智能汽車嵌入式軟件測評方法研究與測評工具開發(fā)[D].重慶：重慶理工大學(xué)，2024.

（編輯林子衿）