汽車行駛環境中的實時圖像處理與自標檢測技術

中圖分類號：U463.675 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0117-03

Real-time Image Processing and ObjectDetection Technology in AutomotiveDriving Environmer

WuWenling

（School of Computer Science，Sichuan Technology and Business University，Chengdu ，China）

【Abstract】In the evolution of autonomous driving technology，real-time image processing and object detection are the keys toachieving environmental perception.Inresponse to the technical challenges of detection accuracy，response speed and systemrobustness in complex scenarios，thisarticle constructsa hierarchical heterogeneoussystem architecture，integrates hardwareaccelerationandlightweightmodeloptimization strategies，and evaluates theperformance ofthescheme through multi-dimensional indicators.Experimentsshow that the improvedsystem hassignificantly enhanced detection acuracy，end-to-end delayand adaptabilityto extreme scenarios suchas heavy rain，providing a technical path and practical reference for promoting the maturity of autonomous driving technology.

【Key Words】real-time image processing；object detection；autonomous driving；computer vision；deep learning

0 引言

隨著科技和智能化技術發展，自動駕駛成為未來出行重要方向。要實現自動駕駛，車輛需精準實時檢測識別周圍目標，圖像處理與目標檢測技術至關重要。但駕駛場景日趨復雜，提升檢測精度、速度與魯棒性仍是難題。本文將探究其在汽車行駛環境中的應用，分析挑戰并提供優化策略，助力自動駕駛發展。

1相關概念界定

1.1 實時圖像處理

實時圖像處理旨在即時采集、增強與分析動態場景視覺信息，具有嚴格時間限制。于汽車行駛場景，系統需在數十毫秒內完成圖像采集到輸出流程，保障行車安全。其過程涵蓋獲取原始圖像、消除干擾、提取有效信息三個環節，且需優先處理關鍵區域，借助硬件加速縮短耗時，是自動駕駛實現避障、車道保持等功能的重要基礎。

1.2 目標檢測

目標檢測通過算法識別圖像中物體類別并標注位置，解決“有什么”“在哪里”問題。傳統方法依賴人工設計特征，在復雜環境下，穩定性差、精度不足。深度學習革新該領域，利用多層神經網絡自動學習抽象特征實現目標檢測。主流算法分單雙階段，前者檢測快，后者精度高。鑒于車載設備算力有限，模型輕量化成趨勢，通過精簡結構、優化參數，平衡檢測性能與資源消耗。

1.3 自動駕駛系統中的計算機視覺

計算機視覺是自動駕駛環境感知的核心，通過整合多種視覺技術理解周圍環境。其核心功能包括目標檢測、語義分割和運動追蹤，三者借助共享特征提取網絡協同運作，既能減少計算冗余，又能確保信息一致。同時，系統通過分析連續幀處理時序信息，預測物體運動趨勢。這種多維度感知能力，為自動駕駛車輛理解復雜交通環境筑牢基礎。

2 系統設計

2.1 系統架構設計

車載視覺系統需要在有限的硬件資源條件下實現高效的環境感知，其架構設計需在計算負載和實時性之間尋求平衡。本系統采用分層異構架構，通過硬件加速與任務解耦來優化資源利用率，確保從圖像輸入到控制指令輸出的全流程延遲穩定在 30ms 以內。系統架構設計如表1所示。視覺系統需要在有限的硬件資源條件下實現高效的環境感知，其架構設計需在計算負載和實時性之間尋求平衡。本系統采用分層異構架構，通過硬件加速與任務解耦來優化資源利用率，確保從圖像輸人到控制指令輸出的全流程延遲穩定在 30ms 以內。

2.2 實時圖像采集與處理

車載視覺系統的實時性首先體現在精準的圖像采集與預處理環節。本系統構建了多模態數據融合架構，通過硬件加速與算法優化，突破了傳統方案的性能局限，確保在復雜行車環境下能夠穩定提供高品質圖像。實時圖像采集與處理見表2。

車載視覺系統的實時圖像處理通過4大技術模塊協同工作，實現精準的環境感知。多路同步采集模塊采用雙通道接口與同步控制技術，確保多攝像頭畫面在時序上嚴格對齊。動態范圍擴展模塊通過實時對比度優化算法，在強光和逆光場景下，能夠清晰呈現儀表文字與道路標線等暗部細節。運動補償模塊結合車身運動數據實時校正畫面，有效減少因車輛顛簸導致的圖像模糊失真。混合降噪模塊整合三維塊匹配與小波分析技術，在雨雪天氣中，既能有效消除密集噪點，又能完整保留障礙物的邊緣特征。整套系統通過模塊化并行架構實現毫秒級響應，為智能駕駛提供穩定可靠的視覺環境感知。

2.3多光源協同控制策略

多光源協同控制是將室內光源按功能劃分為基礎照明、重點照明與氛圍照明三類。基礎照明（天花板主燈）負責維持整體亮度基線，輸出功率根據環境光強度反向調節。重點照明（臺燈、射燈）針對特定活動區域增強亮度。氛圍照明（燈帶、壁燈）通過色溫與色彩變化調節空間情緒氛圍。三種光源協同過程中，照明系統通過沖突檢測算法識別光源疊加區域的過曝風險，貢獻度模型則量化每個光源對目標區域的亮度與色溫影響權重。對于動態場景，照明系統以固定時間間隔重新計算貢獻度矩陣，并通過增量式更新策略降低計算負載，最終控制信號通過PWM調光或DMX512協議下發至各光源設備，從而保證指令同步性與執行精度，滿足用戶個性化需要。

2.4目標檢測算法與深度學習模型的應用

目標檢測模塊的優化設計兼顧精度與效率，通過模型壓縮與硬件適配實現邊緣計算場景下的最優部署。目標檢測模型優化對比見表3。

在特征提取環節，采用輕量化卷積結構替代傳統計算單元，在顯著減少模型參數規模的同時，保持了良好的特征解析能力。針對雨霧等復雜氣象條件下的識別難題，引入融合多維感知的注意力機制，通過動態調整特征權重，增強了惡劣天氣下對自標的辨識穩定性。在硬件適配方面，實施精度與計算效率協同優化策略，通過智能轉換數值表示方式提升運算速度。內存管理機制摒棄了傳統的獨立分配模式，采用動態共享技術，有效緩解了資源碎片化問題，最大限度地提高了有限硬件資源的利用率。整套方案通過模型架構創新與部署優化的協同設計，既保留了基礎框架的泛化優勢，又針對車載場景的特殊需求實現了關鍵性能提升，為智能駕駛系統提供了高效可靠的感知能力。

3 系統評估

3.1 評估指標

為全面驗證系統的實用性與可靠性，需建立多維度評估體系。本文從檢測精度、實時性、魯棒性3個核心維度設計量化指標，覆蓋日常駕駛與極端場景下的性能驗證需求。評估指標如表4所示。

平均精度均值反映了系統對多類目標的綜合識別能力，端到端延遲直接決定了系統能否滿足車輛高速行駛時的響應需求，極端場景召回率則用于驗證算法在惡劣環境中的穩定性。例如，若系統在暴雨場景下仍能保持較高的召回率，說明其預處理模塊有效抑制了雨滴噪聲對檢測模型的干擾。通過對這3類指標的協同分析，能夠全面評估系統在真實駕駛場景中的技術成熟度。

3.2 研究設計

試驗設計需保證評估結果的可信度與泛化性。本文采用對比試驗與壓力測試相結合的方法，通過控制變量分析系統改進措施的實際效果如表5所示。

基礎性能測試驗證系統在理想環境中的能力上限，極端條件測試評估算法魯棒性邊界，長時穩定性測試則檢驗硬件系統的可靠性。如在暴雨場景測試中，通過對比改進前后的模型召回率變化，可量化去雨算法對檢測精度的提升幅度。試驗樣本量的梯度設置（從單幀到連續數據）確保評估結果既包含瞬時性能，也反映長期穩定性。

3.3 結果分析

對試驗數據進行深度分析，能夠揭示系統改進措施的實際效益，同時發現仍需優化的技術瓶頸。結果分析見表6。

數據顯示，系統改進后綜合性能得到顯著提升。延遲降低主要得益于預處理階段的硬件加速與模型量化技術，使單幀處理耗時減少了 14ms 。檢測精度的提升得益于多尺度特征融合設計，尤其在行人、自行車等小目標類別的檢測上效果明顯。暴雨場景召回率的大幅提高驗證了去雨算法的有效性，通過抑制雨線噪聲，模型對模糊目標的特征提取能力顯著增強。然而，數據分析也表明，在極端逆光場景下，系統仍存在約 12% 的漏檢率，這提示未來需進一步優化動態曝光控制策略。

4結論

隨著自動駕駛技術的不斷發展，實時圖像處理與目標檢測技術在汽車行駛環境中的應用日益關鍵。通過將高效的圖像處理方法與深度學習模型相結合，車輛能夠在復雜道路環境中實現高精度的目標檢測，為自動駕駛系統的安全性和穩定性提供有力支撐。本文研究表明，通過持續優化算法，提升硬件性能，并結合多傳感器融合等新興技術，能夠進一步推動實時圖像處理與自標檢測技術的發展，為實現更安全、更智能的自動駕駛系統奠定堅實基礎。

注：本文為四川工商學院2024年度教學質量與教學改革工程項目“計算機圖形學智慧課程建設”（ZHKC2024001）的研究成果。

參考文獻

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（編輯林子衿）