計(jì)算機(jī)視覺(jué)在車(chē)載監(jiān)控中的應(yīng)用與性能提升

中圖分類(lèi)號(hào)：U463.675 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-8639（2025）07-0045-03

TheApplicationand Performance Improvement of Computer Vision in Vehicle Moniti

Chen Bingbing （School of Information Engineering，Hainan Vocational University of Scienceand Technology，Haikou571126，China）

【Abstract】Withtherapid development of intelligent transportation technology，vehicle-mounted monitoring systemsare playingan increasingly importantroleinimproving roadsafety，optimizing traffcsmoothnessand enhancing thedriving experience.This article explores the application ofcomputer Vision technologyinvehicle-mounted monitoring systems，including environmental perception，lane departurerecognition，etc.，andanalyzes itsperformance improvement paths，suchas eficient algorithmsandmodeloptimization.Studiesshow thatthroughmulti-sensor fusion and hardwareacceleration，the detection accuracy and real-time performance of the system incomplex environments can beimproved，providing a reference for the development of in-vehicle intelligent systems.

【Key words】 computer vision；vehicle-mounted monitoring system； environmental perception；obstacle detection

0 引言

近年來(lái)，交通領(lǐng)域智能化與自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用加速，車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)作為提升駕駛安全、交通效率和駕駛體驗(yàn)的關(guān)鍵工具，已廣泛應(yīng)用于各類(lèi)智能車(chē)輛。因車(chē)輛環(huán)境感知需求提升，傳統(tǒng)傳感器技術(shù)難以滿足復(fù)雜駕駛場(chǎng)景，而計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)憑借實(shí)時(shí)圖像分析、模式識(shí)別和自動(dòng)決策優(yōu)勢(shì)，成為車(chē)載監(jiān)控核心技術(shù)。其通過(guò)處理攝像頭圖像數(shù)據(jù)，可識(shí)別道路障礙、車(chē)道偏移、交通標(biāo)志等，增強(qiáng)系統(tǒng)自動(dòng)化與智能化。面對(duì)復(fù)雜環(huán)境與多樣場(chǎng)景，提升計(jì)算機(jī)視覺(jué)在車(chē)載監(jiān)控中的應(yīng)用效果成為研究關(guān)鍵。本文探討其具體應(yīng)用及性能提升路徑，為車(chē)載智能系統(tǒng)發(fā)展提供參考。

1車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)概述

1.1車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)的功能與應(yīng)用場(chǎng)景

車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)作為智能交通體系的核心感知節(jié)點(diǎn)，正從單一的視頻記錄功能向多模態(tài)智能分析方向演進(jìn)。隨著嵌人式AI芯片與計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的不斷突破，現(xiàn)代車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)已具備實(shí)時(shí)環(huán)境感知、行為理解與決策支持能力。表1從技術(shù)實(shí)現(xiàn)維度對(duì)典型應(yīng)用場(chǎng)景及其核心技術(shù)模塊進(jìn)行了梳理，清晰揭示了不同場(chǎng)景下的功能需求與技術(shù)方案之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

從技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面來(lái)看，車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)的功能演進(jìn)依賴于三大核心技術(shù)突破： ① 基于輕量化YOLOv5s改進(jìn)的自標(biāo)檢測(cè)算法，在JetsonXavier平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了每秒45幀的實(shí)時(shí)處理能力，充分確保障礙物檢測(cè)的時(shí)效性； ② 多傳感器時(shí)空配準(zhǔn)技術(shù)，通過(guò)IMU與視覺(jué)數(shù)據(jù)的卡爾曼濾波融合，將定位誤差控制在 0.3m 以內(nèi)； ③ 針對(duì)艙內(nèi)監(jiān)測(cè)的隱私保護(hù)需求，系統(tǒng)采用邊緣計(jì)算架構(gòu)，使關(guān)鍵生物特征數(shù)據(jù)在本地即可完成脫敏處理。在商用車(chē)場(chǎng)景中，駕駛員狀態(tài)分析系統(tǒng)集成了面部68關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)與PERCLOS眼動(dòng)算法，能夠準(zhǔn)確識(shí)別微閉眼（持續(xù) ?2s ）與頻繁哈欠（3次/min ）等危險(xiǎn)信號(hào)。物流貨艙監(jiān)控則創(chuàng)新應(yīng)用熱成像與可見(jiàn)光的多模態(tài)學(xué)習(xí)，通過(guò)特征級(jí)融合大幅提升貨物狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率。

1.2車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)與發(fā)展趨勢(shì)

典型的車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)由感知層、處理層與執(zhí)行層構(gòu)成3級(jí)架構(gòu)。感知層搭載多光譜攝像頭、毫米波雷達(dá)等設(shè)備，前視攝像頭識(shí)別車(chē)道線與交通標(biāo)志，環(huán)視攝像頭構(gòu)建車(chē)身三維模型，艙內(nèi)紅外攝像頭保障暗光環(huán)境監(jiān)測(cè)。處理層通過(guò)嵌入式AI芯片運(yùn)行視覺(jué)算法，如YOLO模型實(shí)時(shí)標(biāo)注道路參與者，OpenPose算法解析駕駛員姿態(tài)，數(shù)據(jù)經(jīng)CAN總線傳輸至車(chē)載電腦。執(zhí)行層依分析結(jié)果觸發(fā)操作，如自動(dòng)調(diào)整后視鏡、激活緊急制動(dòng)或推送語(yǔ)音提示。技術(shù)發(fā)展呈現(xiàn)三大趨勢(shì)：邊緣計(jì)算通過(guò)模型量化剪枝提升推理速度；多模態(tài)融合結(jié)合視覺(jué)與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，在雨霧天氣維持監(jiān)測(cè)精度3；云端協(xié)同實(shí)現(xiàn)車(chē)輛實(shí)時(shí)處理與長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)回傳訓(xùn)練的閉環(huán)優(yōu)化。這些創(chuàng)新推動(dòng)車(chē)載監(jiān)控從單一視覺(jué)感知向全場(chǎng)景智能決策演進(jìn)。

2計(jì)算機(jī)視覺(jué)在車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用

針對(duì)模糊、破損的車(chē)道線，系統(tǒng)結(jié)合歷史軌跡與道路拓?fù)渲悄苎a(bǔ)全，確保山區(qū)彎道等特殊場(chǎng)景下的判斷可靠性。在交通標(biāo)志識(shí)別上，算法不僅能識(shí)別限速、禁停等常規(guī)標(biāo)志，還能解析臨時(shí)施工牌、潮汐車(chē)道指示燈等動(dòng)態(tài)信息。例如，檢測(cè)到前方限速標(biāo)志時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)比對(duì)當(dāng)前車(chē)速并提示調(diào)整；遇到學(xué)校區(qū)域標(biāo)志則臨時(shí)提升行人檢測(cè)靈敏度。這種實(shí)時(shí)解析能力讓車(chē)輛宛如擁有“道路語(yǔ)言翻譯官”，大幅降低因標(biāo)志誤讀引發(fā)的違章風(fēng)險(xiǎn)。車(chē)道偏離與交通標(biāo)志識(shí)別如圖2所示。

2.1環(huán)境感知與障礙物檢測(cè)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)通過(guò)車(chē)載攝像頭實(shí)時(shí)解析道路環(huán)境，為車(chē)輛構(gòu)建動(dòng)態(tài)安全屏障。系統(tǒng)利用目標(biāo)檢測(cè)算法識(shí)別行人、車(chē)輛等交通參與者，通過(guò)尺寸與軌跡分析預(yù)判碰撞風(fēng)險(xiǎn)，如檢測(cè)到前方行人橫穿時(shí)，結(jié)合距離估算觸發(fā)聲光報(bào)警或自動(dòng)制動(dòng)。復(fù)雜場(chǎng)景中，視覺(jué)算法需應(yīng)對(duì)多重挑戰(zhàn)：夜間通過(guò)圖像增強(qiáng)提升識(shí)別率，雨霧天氣融合紅外數(shù)據(jù)穿透干擾，隧道內(nèi)快速適應(yīng)明暗變化防誤判。針對(duì)小型障礙物（如散落輪胎、碎石），系統(tǒng)采用多尺度特征提取技術(shù)，準(zhǔn)確捕捉極小目標(biāo)，解決傳統(tǒng)雷達(dá)對(duì)低矮物體的漏檢問(wèn)題。障礙物檢測(cè)如圖1所示。

2.2 車(chē)道偏離與交通標(biāo)志識(shí)別

視覺(jué)系統(tǒng)借助車(chē)道線識(shí)別與跟蹤技術(shù)保障行車(chē)軌跡安全。攝像頭捕捉道路標(biāo)線后，算法實(shí)時(shí)計(jì)算車(chē)輛與車(chē)道線的相對(duì)位置，當(dāng)檢測(cè)到無(wú)轉(zhuǎn)向燈的持續(xù)偏離時(shí)，即刻通過(guò)座椅振動(dòng)或聲音提醒駕駛員。

2.3人車(chē)行為分析與異常事件監(jiān)測(cè)

車(chē)載視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)行為理解算法構(gòu)建起駕駛安全的雙保險(xiǎn)。針對(duì)駕駛員，系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)測(cè)眼部開(kāi)合度、頭部姿態(tài)、手持物品等特征，發(fā)現(xiàn)持續(xù)閉眼、頻繁低頭看手機(jī)等危險(xiǎn)行為時(shí)，通過(guò)分級(jí)預(yù)警機(jī)制及時(shí)干預(yù)。對(duì)于外部交通參與者，算法能識(shí)別行人突然加速、車(chē)輛違規(guī)變道等異常動(dòng)作，例如檢測(cè)到相鄰車(chē)道車(chē)輛突然切入本車(chē)路徑時(shí)，系統(tǒng)會(huì)提前預(yù)警并建議避讓策略4。在公共交通場(chǎng)景中，算法進(jìn)一步拓展監(jiān)測(cè)維度：校車(chē)監(jiān)控系統(tǒng)可檢測(cè)學(xué)生未系安全帶、將身體探出窗外等危險(xiǎn)行為；貨運(yùn)車(chē)輛能識(shí)別貨物捆扎松動(dòng)、廂門(mén)異常開(kāi)啟等狀態(tài)。當(dāng)發(fā)生碰撞事故時(shí)，視覺(jué)系統(tǒng)自動(dòng)保存事件前后視頻片段，通過(guò)動(dòng)作識(shí)別技術(shù)標(biāo)注關(guān)鍵幀（如安全氣囊彈出瞬間），為事故責(zé)任判定提供可視化證據(jù)鏈。

2.4視覺(jué)定位與地圖匹配

視覺(jué)定位技術(shù)通過(guò)環(huán)境特征匹配實(shí)現(xiàn)車(chē)輛厘來(lái)級(jí)位置感知。系統(tǒng)實(shí)時(shí)提取道路紋理、交通設(shè)施、建筑輪廓等視覺(jué)指紋，并與高精度地圖進(jìn)行比對(duì)，即使在GPS信號(hào)失效的地下停車(chē)場(chǎng)也能持續(xù)定位。例如在多層立交橋場(chǎng)景中，通過(guò)識(shí)別橋體結(jié)構(gòu)特征與導(dǎo)向標(biāo)志，系統(tǒng)能精確判斷車(chē)輛所處的橋?qū)优c車(chē)道。與激光雷達(dá)定位相比，純視覺(jué)方案具有成本優(yōu)勢(shì)，通過(guò)語(yǔ)義分割技術(shù)提取車(chē)道線、路緣石等穩(wěn)定特征，結(jié)合輪速計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)航位推算。在自動(dòng)駕駛模式下，視覺(jué)定位與高精地圖的匹配精度直接影響路徑規(guī)劃的可靠性一系統(tǒng)能識(shí)別施工圍擋造成的道路拓?fù)渥兓?，?dòng)態(tài)調(diào)整行駛軌跡。這種“以視覺(jué)為眼，以地圖為腦”的協(xié)同定位模式，正在重塑智能汽車(chē)的導(dǎo)航能力邊界。視覺(jué)定位與地圖匹配如圖3所示。

3計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)提升車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)性能

3.1高效的圖像處理與特征提取算法

現(xiàn)代車(chē)載視覺(jué)系統(tǒng)能對(duì)圖像進(jìn)行優(yōu)化處理，借輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升復(fù)雜環(huán)境檢測(cè)能力。精簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)層與參數(shù)，用低功耗芯片實(shí)時(shí)處理高分辨率視頻，改進(jìn)模型壓縮計(jì)算量適配老舊車(chē)型。夜間/雨霧環(huán)境集成自適應(yīng)亮度、去霧、邊緣增強(qiáng)模塊；特征提取分層融合，淺層抓紋理、深層提形態(tài)，特征金字塔同步檢測(cè)遠(yuǎn)近物體，確保隧道等場(chǎng)景穩(wěn)定識(shí)別障礙。

3.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化

車(chē)載模型訓(xùn)練借遷移學(xué)習(xí)，用真實(shí)行車(chē)數(shù)據(jù)微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型，提升本土化元素識(shí)別，如亞洲特色目標(biāo)漏檢率大降。知識(shí)蒸餾將大型模型知識(shí)遷移至輕量模型，縮體積、保精度。持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制遇罕見(jiàn)場(chǎng)景自動(dòng)采樣本更新模型。量化感知訓(xùn)練把浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)為低精度整數(shù)計(jì)算，提升推理速度，讓系統(tǒng)在資源受限下穩(wěn)定運(yùn)行。

3.3多傳感器數(shù)據(jù)融合與多模態(tài)學(xué)習(xí)

多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)突破了單一傳感器的感知局限，具體情況見(jiàn)表2。

通過(guò)跨模態(tài)注意力機(jī)制，系統(tǒng)動(dòng)態(tài)分配傳感器權(quán)重：晴天以視覺(jué)數(shù)據(jù)為主，雨霧天則提升雷達(dá)數(shù)據(jù)置信度。在車(chē)輛定位任務(wù)中，視覺(jué)語(yǔ)義特征（如斑馬線位置）與激光雷達(dá)點(diǎn)云匹配，將定位誤差控制在極小范圍。多模態(tài)學(xué)習(xí)還增強(qiáng)了異常檢測(cè)能力 1當(dāng)攝像頭發(fā)現(xiàn)駕駛員閉眼且方向盤(pán)扭矩傳感器顯示操控停滯時(shí)，系統(tǒng)能更準(zhǔn)確地判斷疲勞駕駛風(fēng)險(xiǎn)。這種融合技術(shù)使得車(chē)輛在隧道等衛(wèi)星信號(hào)盲區(qū)仍能保持精準(zhǔn)定位。

3.4實(shí)時(shí)性能與硬件加速

專(zhuān)用硬件加速技術(shù)保障視覺(jué)系統(tǒng)響應(yīng)。車(chē)載AI芯片并行計(jì)算架構(gòu)壓縮目標(biāo)檢測(cè)延時(shí)至毫秒級(jí)，如某處理器可同步分析8路攝像頭數(shù)據(jù)生成三維安全模型。內(nèi)存零拷貝技術(shù)減少傳輸損耗，異構(gòu)計(jì)算框架智能分配任務(wù)提升資源利用率。芯片級(jí)雙核鎖步校驗(yàn)等功能安全設(shè)計(jì)防止硬件故障誤判，確保復(fù)雜算法在振動(dòng)、高低溫等車(chē)載環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行。

4結(jié)論

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)深度融入車(chē)載監(jiān)控系統(tǒng)，標(biāo)志著行車(chē)安全與智能化管控邁入了新階段。本研究充分揭示了視覺(jué)算法在環(huán)境感知、行為分析與實(shí)時(shí)決策中的核心價(jià)值。通過(guò)輕量化模型與多傳感器融合，系統(tǒng)在復(fù)雜路況下的檢測(cè)精度與響應(yīng)速度實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。多模態(tài)學(xué)習(xí)框架有效整合了可見(jiàn)光、紅外與雷達(dá)數(shù)據(jù)，突破了單一傳感器的感知局限，使車(chē)輛在雨霧、夜間等惡劣條件下仍能構(gòu)建可靠的環(huán)境認(rèn)知。硬件加速技術(shù)的突破性進(jìn)展，則確保了復(fù)雜算法在車(chē)載芯片上的實(shí)時(shí)運(yùn)行，為主動(dòng)安全系統(tǒng)的毫秒級(jí)決策提供了堅(jiān)實(shí)的算力保障。

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（編輯林子衿）