摘要：隨著人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器視覺成智能駕駛關(guān)鍵技術(shù)。該文深入研究其在智能駕駛的應(yīng)用，概述主要功能，如道路檢測等，還分析了各功能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法及實(shí)際應(yīng)用，展現(xiàn)了機(jī)器視覺對智能駕駛的重要性。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；智能駕駛；道路檢測；交通標(biāo)志識別

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.07.039

中圖分類號：TP 391.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2024）07-0-03

Research on the Application of Machine Vision in Intelligent Driving

YU Tian1， Chai Hua2， MENG Ran2

（1. Jiangsu Changning Electronic Co.， Ltd.， Suzhou 215300， China;

2. Beijing Zhongke Eye Technology Co.， Ltd.， Beijing 100025， China）

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence and computer vision technology， machine vision has become one of the key technologies in intelligent driving. This paper conducts in-depth research on its application in intelligent driving， outlines the main functions such as road detection， and also analyzes the technical implementation methods of each function and its practical application， showing the importance of machine vision to intelligent driving.

Keywords： machine vision; intelligent driving; road detection; traffic sign recognition

0 引言

機(jī)器視覺作為一種模仿人眼識別和理解圖像的技術(shù)，在智能駕駛汽車的發(fā)展中占據(jù)了核心地位，智能駕駛系統(tǒng)通過機(jī)器視覺感知周圍環(huán)境，實(shí)現(xiàn)與之交互的能力。隨著深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用，機(jī)器視覺在識別精度和速度方面都取得了顯著進(jìn)步。然而，實(shí)際道路環(huán)境的復(fù)雜性給機(jī)器視覺帶來了諸多挑戰(zhàn)。本文旨在通過對機(jī)器視覺在智能駕駛中的應(yīng)用進(jìn)行綜述，促進(jìn)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

1 機(jī)器視覺在智能駕駛中的主要功能及

其實(shí)現(xiàn)

1.1 道路檢測

道路檢測功能是智能駕駛系統(tǒng)中的重要組成部分，它利用機(jī)器視覺技術(shù)辨識和分析道路的邊界，并判斷可行駛區(qū)域。這一功能的實(shí)現(xiàn)通常采用各類傳感器，如攝像頭、激光雷達(dá)（LIDAR）以及雷達(dá)等設(shè)備，這些傳感器捕捉到的圖像和數(shù)據(jù)信息經(jīng)由圖像處理算法進(jìn)行分析，以確定路面情況。圖像處理算法中常用的技術(shù)包括邊緣檢測、特征提取和模式識別等，它們能夠識別道路標(biāo)線、道路類型（如高速公路、城市道路等）以及路面的狀態(tài)（如干濕、有無障礙物等）。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，使得道路檢測功能能夠有效處理復(fù)雜環(huán)境下的實(shí)時(shí)圖像信息，從而提供更為準(zhǔn)確和魯棒的道路環(huán)境識別[1]。

1.2 交通標(biāo)志識別

交通標(biāo)志識別是對智能駕駛系統(tǒng)的視覺感知能力提出的另一項(xiàng)要求，它需要識別和解讀道路上各種交通標(biāo)志的信息，并將具體的指令或警告?zhèn)鬟_(dá)給智能駕駛系統(tǒng)，以輔助或控制車輛的行為。機(jī)器視覺的交通標(biāo)志識別功能通常采用高分辨率攝像頭來捕獲前方路面的圖像，使用計(jì)算機(jī)視覺算法進(jìn)行顏色檢測、形狀識別和內(nèi)容分析，以精確辨認(rèn)各種交通標(biāo)志。實(shí)現(xiàn)這一功能的關(guān)鍵技術(shù)包括圖像分割、目標(biāo)檢測和光學(xué)字符識別（OCR）等。近年來，深度學(xué)習(xí)方法尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通標(biāo)志識別方面應(yīng)用廣泛，不僅提升了識別的精準(zhǔn)度，還大幅提升了系統(tǒng)對新穎或受損交通標(biāo)志的識別能力。整合這些技術(shù)的智能駕駛系統(tǒng)能有效適應(yīng)多變的道路條件和復(fù)雜的交通環(huán)境，保障行車安全[2]。

1.3 障礙物檢測

障礙物檢測是智能駕駛中的核心機(jī)器視覺功能，它的主要任務(wù)是識別和定位車輛行進(jìn)路徑上的靜態(tài)和動態(tài)障礙物，如其他車輛、行人、動物、路障等。這項(xiàng)功能的實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵在于多傳感器融合，通常包括攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)等設(shè)備的綜合使用。這些傳感器收集到的數(shù)據(jù)被傳輸至車載計(jì)算單元，經(jīng)由復(fù)雜的算法進(jìn)行處理。使用的算法通常包括圖像分割、目標(biāo)識別、深度估計(jì)和運(yùn)動預(yù)測等。深度學(xué)習(xí)方法，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在目標(biāo)識別中表現(xiàn)出色，它們能夠通過已有的龐大圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高識別的準(zhǔn)確性。障礙物檢測系統(tǒng)需要能夠在各種天氣和光照條件下穩(wěn)定運(yùn)行，以及對障礙物的速度和軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，以確保智能駕駛系統(tǒng)能夠及時(shí)做出反應(yīng)，調(diào)整車速或改變行駛路線，從而確保行車安全。

1.4 行人識別

行人識別是智能駕駛中保障道路交通安全的關(guān)鍵功能，旨在檢測和識別行人以讓系統(tǒng)采取避讓行動防事故。其技術(shù)手段常涉及多模態(tài)感知系統(tǒng)，如可見光和紅外攝像機(jī)來獲取行人圖像信息。通過基于深度學(xué)習(xí)的算法，像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)能學(xué)習(xí)和識別行人輪廓、特征及行為模式。訓(xùn)練時(shí)算法在大量標(biāo)注行人信息的圖像數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)以提高實(shí)際道路識別準(zhǔn)確性。此技術(shù)要處理復(fù)雜街道情景，在低光照、惡劣天氣或遮擋下準(zhǔn)確識別，還需要預(yù)測行人潛在移動軌跡，為智能駕駛系統(tǒng)提供響應(yīng)時(shí)間以安全避讓[3]。

1.5 駕駛員狀態(tài)監(jiān)測

在智能駕駛系統(tǒng)里，駕駛員狀態(tài)監(jiān)測極為重要，旨在提升行車安全，避免因駕駛員疲勞或分心致交通事故。其包括檢測疲勞程度等多因素，借助車內(nèi)安裝的攝像頭及圖像識別等算法，持續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)測駕駛員面部等。能識別眼閉、頻繁打哈欠等疲勞分心行為特征，如通過眼部狀態(tài)追蹤判斷瞌睡跡象。高級系統(tǒng)還可分析生理信號評估壓力和情緒。一旦檢測到風(fēng)險(xiǎn)行為或異常狀態(tài)，可通過聲音警報(bào)等反饋機(jī)制警示。某些高級系統(tǒng)甚至能在異常時(shí)接管或采取安全停車措施。該系統(tǒng)挑戰(zhàn)在于準(zhǔn)確可靠解析行為和生理信號及有效響應(yīng)潛在風(fēng)險(xiǎn)且不干擾正常駕駛，同時(shí)要考慮隱私保護(hù)。但隨技術(shù)發(fā)展，更高級算法和傳感技術(shù)正逐漸克服挑戰(zhàn)，提升智能駕駛整體安全性能。

2 機(jī)器視覺技術(shù)在智能駕駛中的應(yīng)用

2.1 環(huán)境感知系統(tǒng)

環(huán)境感知系統(tǒng)是智能駕駛的核心技術(shù)，借助機(jī)器視覺全面監(jiān)測和理解車輛周圍環(huán)境，以檢測識別周邊物體、道路狀況等，目標(biāo)是給智能駕駛車輛提供精準(zhǔn)“視覺”，使其能像人類駕駛員一樣理解和預(yù)測環(huán)境從而做出駕駛決策。該系統(tǒng)通常由多個(gè)攝像頭組成，可捕捉不同角度高分辨率圖像實(shí)現(xiàn)360°視角覆蓋，還可能整合雷達(dá)等其他感測設(shè)備以彌補(bǔ)視覺系統(tǒng)在某些情況下的不足。通過物體識別等機(jī)器視覺技術(shù)，能快速準(zhǔn)確識別道路等關(guān)鍵信息并構(gòu)建周邊環(huán)境三維模型和動態(tài)變化地圖。除硬件外，其軟件算法也很關(guān)鍵，利用深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法可從感測數(shù)據(jù)提取有用信息并輔助決策，如根據(jù)交通標(biāo)志自動調(diào)整車速、規(guī)劃安全動作、預(yù)判行人軌跡等。為提升可靠性與實(shí)時(shí)性，當(dāng)前持續(xù)進(jìn)行算法優(yōu)化和硬件升級，高度集成和實(shí)時(shí)處理的環(huán)境感知系統(tǒng)能增強(qiáng)車輛自主性、降低駕駛風(fēng)險(xiǎn)，是實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛的基礎(chǔ)。隨著技術(shù)進(jìn)步成熟，會有越來越多智能駕駛車輛在公路上安全高效行駛[4]。

2.2 輔助駕駛系統(tǒng)

輔助駕駛系統(tǒng)是集成的車載技術(shù)，通過提供協(xié)助與增強(qiáng)感知來提升行車安全和舒適。機(jī)器視覺是核心，借助攝像頭和其他傳感器收集車外環(huán)境數(shù)據(jù)，經(jīng)高級圖像處理和分析算法反饋信息給駕駛員或直接控制車輛，包含自適應(yīng)巡航控制等多種系統(tǒng)。其能實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛四周動態(tài)，提供行車道偏離警告等功能。如車道保持輔助系統(tǒng)利用該技術(shù)監(jiān)測車輛位置確保穩(wěn)定在車道中央，自動緊急剎車系統(tǒng)能檢測前方障礙物并自動施加剎車力度預(yù)防或減少碰撞嚴(yán)重性。系統(tǒng)核心在于算法的智能與可靠，要連續(xù)獲得高準(zhǔn)確性環(huán)境信息并在復(fù)雜路況下準(zhǔn)確決策，需應(yīng)對多種光照和天氣條件及具備強(qiáng)魯棒性。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展，輔助駕駛系統(tǒng)性能快速提升，推動著傳統(tǒng)駕駛向自動化駕駛過渡。它能讓駕駛更安全輕松，為未來交通帶來重大變革，如更精準(zhǔn)的控制、更好的應(yīng)對突發(fā)狀況等，有望進(jìn)一步減少交通事故，提升交通效率和人們的出行體驗(yàn)。

2.3 自動駕駛系統(tǒng)

自動駕駛系統(tǒng)是智能駕駛技術(shù)的最高水準(zhǔn)，目標(biāo)是達(dá)成車輛自主駕駛，消除人工干預(yù)駕駛方式。機(jī)器視覺技術(shù)極為關(guān)鍵，模擬人類視覺感知，負(fù)責(zé)解釋和理解行駛環(huán)境視覺信息，作為決策系統(tǒng)重要輸入。它通過多個(gè)攝像頭獲取車輛周圍高分辨率圖像，結(jié)合雷達(dá)等其他傳感技術(shù)數(shù)據(jù)，精確識別定位行人等多種復(fù)雜元素，實(shí)時(shí)建立和更新三維地圖。與深度學(xué)習(xí)等算法結(jié)合，能讓自動駕駛車輛像人類一樣理解視覺場景，區(qū)分靜態(tài)和動態(tài)障礙物，預(yù)測交通參與者意圖行為，從而在多種環(huán)境下進(jìn)行復(fù)雜駕駛決策，如啟停、避障等操作。同時(shí)，該系統(tǒng)要應(yīng)對極端天氣等情況，具備高適應(yīng)性和魯棒性。安全性是核心考慮，系統(tǒng)設(shè)計(jì)需遵循嚴(yán)格準(zhǔn)則確?？尚哦群腿蒎e(cuò)能力。未來自動駕駛車輛的廣泛應(yīng)用與政策、法律、基礎(chǔ)設(shè)施及公眾信任緊密相關(guān)。隨著軟件算法和硬件技術(shù)及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)成熟完善，機(jī)器視覺技術(shù)將持續(xù)推動自動駕駛系統(tǒng)發(fā)展，為人們提供更安全、高效和舒適的交通出行方式。比如可減少人為失誤導(dǎo)致的交通事故，提升交通流暢性等。

3 發(fā)展趨勢

在智能駕駛領(lǐng)域，機(jī)器視覺面臨提高識別精度、處理速度與魯棒性等技術(shù)挑戰(zhàn)。系統(tǒng)要能在各種光照和氣象條件下準(zhǔn)確識別分類對象，極端環(huán)境下保持可靠，還需實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)并提取關(guān)鍵信息快速決策，這要求高效算法和強(qiáng)大計(jì)算能力，同時(shí)要解決環(huán)境干擾，如雨雪霧和直射光等對圖像的影響，這些會使感知性能下降。智能駕駛還存在法律與倫理挑戰(zhàn)，普及后需建立法律框架規(guī)范行駛、責(zé)任和隱私保護(hù)等，自動駕駛面臨道德困境時(shí)的決策機(jī)制也是焦點(diǎn)。未來，機(jī)器視覺在智能駕駛的發(fā)展方向是更精細(xì)環(huán)境感知、提高適應(yīng)性與決策智能，融合多種傳感技術(shù)以實(shí)現(xiàn)更高級別自動化駕駛。技術(shù)進(jìn)步會提升算法深度學(xué)習(xí)能力和傳感器精確度，大規(guī)模商用化和規(guī)模經(jīng)濟(jì)將降低成本，推動日常交通集成應(yīng)用。最終，自動駕駛將與智能交通系統(tǒng)、智能城市等融合，促進(jìn)交通生態(tài)全面革新，創(chuàng)造更安全、高效、可持續(xù)的交通出行體驗(yàn)[5]。

4 結(jié)束語

機(jī)器視覺在智能駕駛中的應(yīng)用對于實(shí)現(xiàn)全自動駕駛汽車具有重要意義。雖然當(dāng)前機(jī)器視覺技術(shù)在處理復(fù)雜交通場景方面仍面臨一定挑戰(zhàn)，但隨著算法的不斷優(yōu)化和硬件性能的提升，未來智能駕駛汽車有望實(shí)現(xiàn)更加安全、可靠、高效的駕駛體驗(yàn)。研究者們應(yīng)關(guān)注機(jī)器視覺技術(shù)的全面發(fā)展，包括增強(qiáng)魯棒性、提升識別準(zhǔn)確率、改善對極端天氣條件的適應(yīng)能力等，為智能駕駛車輛的廣泛應(yīng)用打好基礎(chǔ)。此外，制定標(biāo)準(zhǔn)化的測試和驗(yàn)證程序同樣重要，這將有助于推動智能駕駛技術(shù)的社會接受度和商業(yè)化進(jìn)程。

參考文獻(xiàn)

[1] 林甄，李睿偉，謝金冶，等．視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)林場巡檢機(jī)器人的設(shè)計(jì)與開發(fā)[J]．東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，51（8）：127-135，139．

[2] 李美燕．增量式SfM方法在航拍圖像三維重建中的應(yīng)用[J]．中國科技信息，2023（1）：36-38．

[3] 申海洋，霍魁，王德喜．基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)的車輛碰撞預(yù)警算法研究[J]．山西大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2023，46（3）：617-627．

[4] 高瑞貞，李樹楠，李曉輝．機(jī)器人視覺中行人和車輛檢測算法的研究[J]．機(jī)械設(shè)計(jì)與制造，2023（10）：277-280．

[5] 呂昀璉．強(qiáng)化學(xué)習(xí)及其視覺導(dǎo)航應(yīng)用技術(shù)研究[D]．四川：電子科技大學(xué)，2023．