摘 要
自动驾驶汽车是近年来科技领域的热门话题，其发展依赖于多种先进技术的融合与创新，其中计算机视觉技术扮演着举足轻重的角色。本文旨在深入探讨计算机视觉技术在自动驾驶汽车中的应用，分析其原理、关键技术、实际应用效果以及面临的挑战，并展望其未来的发展趋势。自动驾驶汽车的核心任务之一是实现对周围环境的感知与理解，而计算机视觉技术正是实现这一目标的关键。通过摄像头等视觉传感器，自动驾驶汽车可以捕获道路、车辆、行人、交通标志等环境信息，并利用计算机视觉算法对这些信息进行处理和分析，从而实现对环境的准确感知。在自动驾驶汽车中，计算机视觉技术的应用主要体现在以下几个方面：首先，高精度的目标检测和跟踪技术能够准确识别和跟踪道路上的车辆、行人等目标，为自动驾驶汽车提供重要的环境信息；其次，精确的车道线检测技术能够帮助自动驾驶汽车稳定行驶在指定车道内，提高驾驶的安全性和舒适性；此外，实时的交通信号灯识别和理解技术也是自动驾驶汽车不可或缺的功能之一，它能够帮助车辆理解交通规则，确保安全行驶。
关键词：计算机视觉技术；自动驾驶汽车；目标检测
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景 1
（二）研究目的及意义 1
（三）国内外研究现状 1
二、自动驾驶汽车与计算机视觉技术基础 2
（一）自动驾驶汽车概述 2
（二）计算机视觉技术基础 3
（三）自动驾驶中计算机视觉的作用 3
三、计算机视觉技术在自动驾驶的识别与检测 4
（一）路标与信号识别 4
（二）障碍物检测与分类 5
（三）车道线检测与跟踪 5
四、计算机视觉算法在自动驾驶中的应用案例分析 6
（一）基于深度学习的路标识别案例 6
（二）基于机器学习的障碍物分类案例 7
（三）基于图像处理的车道保持辅助系统案例 8
五、结论 9
参考文献 10
致 谢 11
