機(jī)器視覺技能發(fā)展至今已有二十多年的歷史，而真實(shí)發(fā)作革命性前進(jìn)的則是莫爾視覺核算理論的提出，經(jīng)過完結(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)算法使機(jī)器具有同人類視覺體系同樣的功用供給了可能。一般來說，機(jī)器視覺體系包括有鏡頭、攝像體系和圖畫處理體系，而其中心則是專用高速圖畫處理單元，也就是把存入的大量數(shù)字化信息與模板庫信息進(jìn)行比較處理，并快速得出結(jié)論，其運(yùn)算速度和準(zhǔn)確率是關(guān)鍵指標(biāo)。這首要經(jīng)過高效合理的算法和處理才能強(qiáng)壯的芯片來完結(jié)。

現(xiàn)在，市場上已有多種高效視覺專用硬件處理器及芯片等電子器件，并且跟著核算機(jī)技能的前進(jìn)，更先進(jìn)的算法被相繼創(chuàng)造，如選用網(wǎng)格分布式處理體系能夠有用的進(jìn)步運(yùn)算的功率。今后機(jī)器視覺的中心問題將是對圖畫的深化理解。

機(jī)器視覺在主動駕駛中的使用首要有以下兩個(gè)個(gè)方面：

路途檢測

主動導(dǎo)航是主動駕駛的必要條件，主動駕駛過程中，路途檢測首要是為了斷定車輛在路途中的位置和方向，以便操控車輛依照正確的路線行進(jìn)。別的，它還為后續(xù)的障礙物檢測斷定查找范圍，以及縮小障礙物檢測的查找空間，降低算法復(fù)雜度和誤識率。但是由于現(xiàn)實(shí)中的路途多種多樣，在加上光照、氣候等各種環(huán)境要素的影響，路途檢測是一個(gè)非常復(fù)雜的問題。至今仍無一個(gè)通用的算法，現(xiàn)有算法基本上都對路途做了必定的假定。通常選用的假定有：1特定愛好區(qū)域假定;2路途等寬假定;3路途平整假定。別的，路途平整假定也為障礙物界說供給參閱。

障礙物檢測

障礙物檢測的準(zhǔn)確率是車輛主動駕駛過程中安全性的重要確保。內(nèi)行進(jìn)過程中，障礙物的出現(xiàn)是不行預(yù)知的,也就無法依據(jù)現(xiàn)有的電子地圖避開障礙物，只能在車輛行進(jìn)過程中及時(shí)發(fā)現(xiàn),并加以處理。當(dāng)時(shí),由于主動駕駛環(huán)境的不成熟，關(guān)于障礙物的界說尚沒有一致的標(biāo)準(zhǔn)。因而,能夠以為全部可能妨礙車輛正常行進(jìn)的物體和影響車輛通行的反常地勢都是車輛行進(jìn)過程中的障礙物。現(xiàn)在來看，障礙物檢測算法首要有以下三種：1.根據(jù)特征的障礙物檢測;2.根據(jù)光流場的障礙物檢測;3.根據(jù)立體視覺的障礙物檢測。在三種算法中，根據(jù)立體視覺的障礙物檢測由于既不需求障礙物的先驗(yàn)常識,對障礙物是否運(yùn)動也無限制,還能直接得到障礙物的實(shí)踐位置而成為干流研討方向。但其對攝像機(jī)標(biāo)定要求較高。而在車輛行進(jìn)過程中,攝像機(jī)定標(biāo)參數(shù)會發(fā)作漂移,需求對攝像機(jī)進(jìn)行動態(tài)標(biāo)定。

現(xiàn)在，機(jī)器視覺技能在主動駕駛中并沒有進(jìn)行大規(guī)模的使用，其實(shí)這這并非是硬件的問題，事實(shí)上攝像頭技能在轎車中的使用已經(jīng)非常成熟，如善領(lǐng)科技的行車記錄儀，廣角視界、倒車印象等功用都徹底具有，而芯片技能也已能夠高效完結(jié)圖畫的壓縮處理，終究難點(diǎn)在于模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺算法