摘要
无人驾驶汽车作为未来智能交通的重要组成部分，其发展与普及正日益受到社会各界的广泛关注。计算机视觉技术作为无人驾驶汽车的核心技术之一，通过模拟人类视觉系统，实现对外部环境的感知与理解，为无人驾驶汽车提供了强大的感知能力。本文深入探讨了计算机视觉在无人驾驶汽车中的设计与应用，旨在为无人驾驶汽车技术的进一步发展提供有益的参考。在无人驾驶汽车的设计中，计算机视觉技术发挥着至关重要的作用。首先，在环境感知方面，计算机视觉技术通过摄像头、激光雷达等传感器采集道路、车辆、行人等环境信息，并利用图像处理、特征提取等技术对这些信息进行分析和处理，实现对外部环境的精确感知。其次，在目标识别与跟踪方面，计算机视觉技术能够准确识别道路上的交通标志、车辆、行人等目标，并对其进行实时跟踪，为无人驾驶汽车的决策提供重要依据。此外，在计算机视觉技术的支持下，无人驾驶汽车还能够实现障碍物检测、车道线识别等功能，进一步提升其行驶的安全性和稳定性。在应用方面，计算机视觉技术为无人驾驶汽车提供了丰富的应用场景。在自动驾驶模式下，无人驾驶汽车能够自主规划行驶路线，自动调整车速和方向，实现全自动驾驶。在智能停车场景中，计算机视觉技术能够辅助无人驾驶汽车寻找停车位，并自主完成停车过程。在智能交通系统中，无人驾驶汽车能够与其他车辆和交通设施进行信息交互，实现协同驾驶和智能交通管理。计算机视觉技术在无人驾驶汽车中的应用仍面临一些挑战，如复杂环境的适应性、算法的鲁棒性等问题。因此，未来需要继续加强计算机视觉技术的研究与创新，提升其在无人驾驶汽车中的应用效果。计算机视觉在无人驾驶汽车的设计与应用中发挥着举足轻重的作用。未来随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，计算机视觉技术将为无人驾驶汽车的发展注入新的活力。
关键词：计算机视觉；无人驾驶汽车；环境感知
目录
一、绪论 3
1.1 研究背景 3
1.2 研究目的及意义 3
1.3 国内外研究现状 3
二、计算机视觉基础 4
2.1 计算机视觉概述 4
2.2 图像处理基础 4
2.3 机器学习与模式识别 4
2.4 深度学习在计算机视觉中的应用 5
三、计算机视觉在无人驾驶汽车中的感知系统设计 5
3.1 环境感知与图像采集 5
3.1.1 传感器选择与配置 5
3.1.2 图像采集与处理流程 6
3.2 目标检测与识别 6
3.2.1 基于深度学习的目标检测算法 6
3.2.2 实时性优化与多目标跟踪 7
3.3 道路与交通标志识别 7
3.3.1 道路线检测与车道识别 7
3.3.2 交通标志识别与解析 8
3.4 感知系统性能评估与优化 8
3.4.1 感知系统精度与鲁棒性评估 8
3.4.2 数据增强与模型优化策略 8
四、计算机视觉在无人驾驶中的应用 9
4.1 环境感知与理解 9
4.1.1 障碍物检测与识别 9
4.1.2 交通标志与信号识别 9
4.2 车道检测与跟踪 10
4.2.1 车道线检测技术 10
4.2.2 车道保持与变更策略 10
4.3 运动物体跟踪 10
4.3.1 动态目标检测 10
4.3.2 多目标跟踪算法 11
4.4 三维重建与深度估计 11
4.4.1 立体视觉与深度图生成 11
4.4.2 点云数据处理与物体识别 11
五、结论 12
参考文献 13
