机器视觉算法如何精准地实现对障碍物的识别?

机器视觉在近年来的发展取得了巨大的进步，自动驾驶技术中也应用到机器视觉这一技术，为了让汽车精准识别障碍物并进行分析。但从安全的角度来看，单单依靠机器视觉算法还需要诸如激光雷达传感器的配合才能更加确保安全。

机器视觉一般包含有镜头、摄像系统和图像处理系统，而其核心则是专用高速图像处理单元，也就是把存入的大量数字化信息与模板库信息进行比较处理，并快速得出结论，其运算速度和准确率是关键指标。这主要通过高效合理的算法和处理能力强大的芯片来实现。

同时随着机器视觉算法的不断发展，目前越来越多的算法相继发明及应用，而机器视觉算法应用在自动驾驶上最主要的技术是视觉识别技术，利用双目摄像头和RGB摄像头可以识别车道线、道路标识标线、障碍物等

而视觉系统就是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。

机器视觉算法想要精准实现对障碍物的识别还需要利用一系列的图像识别方法如卷积神经网络（CNN）、回归神经网络（RNN）等一类性能优越的方法。并且加上对运动目标检测和跟踪，并及时将这些运动数据提交给后续的分析和控制处理，形成相应的控制动作。

当然目前机器视觉技术应用在自动驾驶主要在障碍物检测以及道路检测，但机器视觉技术在自动驾驶中并没有进行大规模的应用，其实这这并非是硬件的问题，事实上摄像头技术在汽车中的应用已经十分成熟，如善领科技的行车记录仪，广角视野、倒车影像等功能都完全具备，而芯片技术也已能够高效完成图像的压缩处理，最终难点在于模拟神经网络的视觉算法。