中图分类号：U463.6 文献标识码：A 文章编号：1003-8639（2025）06-0054-03

ApplicationofComputer VisioninEnvironment Perceptionof Intelligent Vehicles

Li Jingjing

（Zhengzhou Industrial SafetyVocational College，Zhengzhou 451192，China）

【Abstract】Environmental perception capabilityof intellgent vehicles is thecore technical foundation forrealizing advanced driverasistance and autonomous driving，and computer vision has become the main technical route for parsing complex trafic scenesbysimulating theinformation processing mechanism of human visual system.Due to theexistence of multi-dimensional interference factorssuchasiluminationchanges，dynamictargetperturbation，andcomplex geometricstructures intherealroadenvironment，the visionsystemneeds to takeintoaccount theacuracyandrealtimeperformanceunder the limitedarithmetic power，which posesadoublechallnge tothealgorithmicarchitecture and hardwaredeployment.Therefore，thispaperdiscusss theapplicationofcomputervision inthefieldof inteligent automobile environment perceptionand itsdevelopmentdirection，inorder to provideareference fortheconstructionof heterogeneous perception system with strong universality and high fault tolerance.

【Key words】 computer vision；intelligent vehicle；environment perception

智能驾驶技术的迭代本质上推动了环境感知从单一传感器依赖向多维信息深度融合的演进。作为最接近人类认知习惯的感知模态，计算机视觉技术通过捕捉道路场景的纹理特征、深度信息及时空关联性，为车辆决策提供高密度的语义解析结果。因此，本文将结合感知任务的具体技术边界条件，解构系统层级的优化策略与技术演进脉络，以期形成具有工程实践指导意义的理论参考。

1计算机视觉技术在智能汽车中的应用

1.1路况检测与障碍物识别

路况检测与障碍物识别是智能汽车环境感知的基础环节，其核心功能在于实时解析车辆行驶路径中的动态及静态目标，包括行人、车辆、路面障碍等。基于计算机视觉的技术路径通常通过多源视觉传感器获取场景信息，如广角摄像头与长焦摄像头的协同，可在不同距离范围内捕捉目标特征。在技术实现层面，首先依赖图像预处理算法消除光照不均、运动模糊等噪声干扰，强化目标边缘和纹理信息；随后利用区域分割技术将场景离散化为前景与背景，结合形态学滤波去除离散噪声点。而障碍物识别在于建立目标的空间特征与类别标签映射关系。目前主流的解决方案采用级联式检测框架，先通过滑动窗口或锚框生成候选区域，再通过卷积网络提取候选区的高维语义特征，最终结合分类器输出目标类别与边界框。如基于几何……