汽车智能辅助驾驶系统中的计算机视觉技术

资 源 简 介

汽车智能辅助驾驶系统中的计算机视觉技术

详 情 说 明

现代汽车的智能辅助驾驶系统正逐步成为标配功能，其核心技术之一便是计算机视觉技术。这项技术主要通过车载摄像头捕捉道路环境信息，结合算法处理实现多种驾驶辅助功能。

在感知层方面，系统使用多摄像头阵列实现360度环境监测。前视摄像头负责识别前方车辆、行人、交通标志等关键目标，侧视和后视摄像头则监测盲区动态。这些摄像头通常采用广角镜头，能在不同光照条件下工作。

目标检测算法是系统的核心，常用的包括基于深度学习的YOLO、Faster R-CNN等模型。这些算法可以实时识别和分类道路上的各类物体，准确率已超过95%。同时，车道识别技术通过边缘检测和曲线拟合算法，能够精确判断车辆在车道中的位置。

为了提升可靠性，计算机视觉系统会与毫米波雷达、激光雷达等传感器进行数据融合。这种多传感器融合技术可以弥补单一传感器的局限性，比如在雾天或夜间等视觉受限场景下仍能保持稳定性能。

随着算法优化和硬件算力的提升，计算机视觉在辅助驾驶中的应用正从简单的预警功能发展到更复杂的决策支持，为未来完全自动驾驶奠定了重要基础。