計算機視覺在車載監控中的應用與性能提升

中圖分類號：U463.675 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0045-03

TheApplicationand Performance Improvement of Computer Vision in Vehicle Moniti

Chen Bingbing （School of Information Engineering，Hainan Vocational University of Scienceand Technology，Haikou571126，China）

【Abstract】Withtherapid development of intelligent transportation technology，vehicle-mounted monitoring systemsare playingan increasingly importantroleinimproving roadsafety，optimizing traffcsmoothnessand enhancing thedriving experience.This article explores the application ofcomputer Vision technologyinvehicle-mounted monitoring systems，including environmental perception，lane departurerecognition，etc.，andanalyzes itsperformance improvement paths，suchas eficient algorithmsandmodeloptimization.Studiesshow thatthroughmulti-sensor fusion and hardwareacceleration，the detection accuracy and real-time performance of the system incomplex environments can beimproved，providing a reference for the development of in-vehicle intelligent systems.

【Key words】 computer vision；vehicle-mounted monitoring system； environmental perception；obstacle detection

0 引言

近年來，交通領域智能化與自動化技術應用加速，車載監控系統作為提升駕駛安全、交通效率和駕駛體驗的關鍵工具，已廣泛應用于各類智能車輛。因車輛環境感知需求提升，傳統傳感器技術難以滿足復雜駕駛場景，而計算機視覺技術憑借實時圖像分析、模式識別和自動決策優勢，成為車載監控核心技術。其通過處理攝像頭圖像數據，可識別道路障礙、車道偏移、交通標志等，增強系統自動化與智能化。面對復雜環境與多樣場景，提升計算機視覺在車載監控中的應用效果成為研究關鍵。本文探討其具體應用及性能提升路徑，為車載智能系統發展提供參考。

1車載監控系統概述

1.1車載監控系統的功能與應用場景

車載監控系統作為智能交通體系的核心感知節點，正從單一的視頻記錄功能向多模態智能分析方向演進。隨著嵌人式AI芯片與計算機視覺算法的不斷突破，現代車載監控系統已具備實時環境感知、行為理解與決策支持能力。表1從技術實現維度對典型應用場景及其核心技術模塊進行了梳理，清晰揭示了不同場景下的功能需求與技術方案之間的內在關聯。

從技術實現層面來看，車載監控系統的功能演進依賴于三大核心技術突破： ① 基于輕量化YOLOv5s改進的自標檢測算法，在JetsonXavier平臺上實現了每秒45幀的實時處理能力，充分確保障礙物檢測的時效性； ② 多傳感器時空配準技術，通過IMU與視覺數據的卡爾曼濾波融合，將定位誤差控制在 0.3m 以內； ③ 針對艙內監測的隱私保護需求，系統采用邊緣計算架構，使關鍵生物特征數據在本地即可完成脫敏處理。在商用車場景中，駕駛員狀態分析系統集成了面部68關鍵點檢測與PERCLOS眼動算法，能夠準確識別微閉眼（持續 ?2s ）與頻繁哈欠（3次/min ）等危險信號。物流貨艙監控則創新應用熱成像與可見光的多模態學習，通過特征級融合大幅提升貨物狀態識別準確率。

1.2車載監控系統的技術架構與發展趨勢

典型的車載監控系統由感知層、處理層與執行層構成3級架構。感知層搭載多光譜攝像頭、毫米波雷達等設備，前視攝像頭識別車道線與交通標志，環視攝像頭構建車身三維模型，艙內紅外攝像頭保障暗光環境監測。處理層通過嵌入式AI芯片運行視覺算法，如YOLO模型實時標注道路參與者，OpenPose算法解析駕駛員姿態，數據經CAN總線傳輸至車載電腦。執行層依分析結果觸發操作，如自動調整后視鏡、激活緊急制動或推送語音提示。技術發展呈現三大趨勢：邊緣計算通過模型量化剪枝提升推理速度；多模態融合結合視覺與激光雷達數據，在雨霧天氣維持監測精度3；云端協同實現車輛實時處理與長尾數據回傳訓練的閉環優化。這些創新推動車載監控從單一視覺感知向全場景智能決策演進。

2計算機視覺在車載監控系統中的應用

針對模糊、破損的車道線，系統結合歷史軌跡與道路拓撲智能補全，確保山區彎道等特殊場景下的判斷可靠性。在交通標志識別上，算法不僅能識別限速、禁停等常規標志，還能解析臨時施工牌、潮汐車道指示燈等動態信息。例如，檢測到前方限速標志時，系統自動比對當前車速并提示調整；遇到學校區域標志則臨時提升行人檢測靈敏度。這種實時解析能力讓車輛宛如擁有“道路語言翻譯官”，大幅降低因標志誤讀引發的違章風險。車道偏離與交通標志識別如圖2所示。

2.1環境感知與障礙物檢測

計算機視覺通過車載攝像頭實時解析道路環境，為車輛構建動態安全屏障。系統利用目標檢測算法識別行人、車輛等交通參與者，通過尺寸與軌跡分析預判碰撞風險，如檢測到前方行人橫穿時，結合距離估算觸發聲光報警或自動制動。復雜場景中，視覺算法需應對多重挑戰：夜間通過圖像增強提升識別率，雨霧天氣融合紅外數據穿透干擾，隧道內快速適應明暗變化防誤判。針對小型障礙物（如散落輪胎、碎石），系統采用多尺度特征提取技術，準確捕捉極小目標，解決傳統雷達對低矮物體的漏檢問題。障礙物檢測如圖1所示。

2.2 車道偏離與交通標志識別

視覺系統借助車道線識別與跟蹤技術保障行車軌跡安全。攝像頭捕捉道路標線后，算法實時計算車輛與車道線的相對位置，當檢測到無轉向燈的持續偏離時，即刻通過座椅振動或聲音提醒駕駛員。

2.3人車行為分析與異常事件監測

車載視覺系統通過行為理解算法構建起駕駛安全的雙保險。針對駕駛員，系統持續監測眼部開合度、頭部姿態、手持物品等特征，發現持續閉眼、頻繁低頭看手機等危險行為時，通過分級預警機制及時干預。對于外部交通參與者，算法能識別行人突然加速、車輛違規變道等異常動作，例如檢測到相鄰車道車輛突然切入本車路徑時，系統會提前預警并建議避讓策略4。在公共交通場景中，算法進一步拓展監測維度：校車監控系統可檢測學生未系安全帶、將身體探出窗外等危險行為；貨運車輛能識別貨物捆扎松動、廂門異常開啟等狀態。當發生碰撞事故時，視覺系統自動保存事件前后視頻片段，通過動作識別技術標注關鍵幀（如安全氣囊彈出瞬間），為事故責任判定提供可視化證據鏈。

2.4視覺定位與地圖匹配

視覺定位技術通過環境特征匹配實現車輛厘來級位置感知。系統實時提取道路紋理、交通設施、建筑輪廓等視覺指紋，并與高精度地圖進行比對，即使在GPS信號失效的地下停車場也能持續定位。例如在多層立交橋場景中，通過識別橋體結構特征與導向標志，系統能精確判斷車輛所處的橋層與車道。與激光雷達定位相比，純視覺方案具有成本優勢，通過語義分割技術提取車道線、路緣石等穩定特征，結合輪速計數據實現航位推算。在自動駕駛模式下，視覺定位與高精地圖的匹配精度直接影響路徑規劃的可靠性一系統能識別施工圍擋造成的道路拓撲變化，動態調整行駛軌跡。這種“以視覺為眼，以地圖為腦”的協同定位模式，正在重塑智能汽車的導航能力邊界。視覺定位與地圖匹配如圖3所示。

3計算機視覺技術提升車載監控系統性能

3.1高效的圖像處理與特征提取算法

現代車載視覺系統能對圖像進行優化處理，借輕量化神經網絡提升復雜環境檢測能力。精簡網絡層與參數，用低功耗芯片實時處理高分辨率視頻，改進模型壓縮計算量適配老舊車型。夜間/雨霧環境集成自適應亮度、去霧、邊緣增強模塊；特征提取分層融合，淺層抓紋理、深層提形態，特征金字塔同步檢測遠近物體，確保隧道等場景穩定識別障礙。

3.2模型訓練與優化

車載模型訓練借遷移學習，用真實行車數據微調預訓練模型，提升本土化元素識別，如亞洲特色目標漏檢率大降。知識蒸餾將大型模型知識遷移至輕量模型，縮體積、保精度。持續學習機制遇罕見場景自動采樣本更新模型。量化感知訓練把浮點運算轉為低精度整數計算，提升推理速度，讓系統在資源受限下穩定運行。

3.3多傳感器數據融合與多模態學習

多源數據融合技術突破了單一傳感器的感知局限，具體情況見表2。

通過跨模態注意力機制，系統動態分配傳感器權重：晴天以視覺數據為主，雨霧天則提升雷達數據置信度。在車輛定位任務中，視覺語義特征（如斑馬線位置）與激光雷達點云匹配，將定位誤差控制在極小范圍。多模態學習還增強了異常檢測能力 1當攝像頭發現駕駛員閉眼且方向盤扭矩傳感器顯示操控停滯時，系統能更準確地判斷疲勞駕駛風險。這種融合技術使得車輛在隧道等衛星信號盲區仍能保持精準定位。

3.4實時性能與硬件加速

專用硬件加速技術保障視覺系統響應。車載AI芯片并行計算架構壓縮目標檢測延時至毫秒級，如某處理器可同步分析8路攝像頭數據生成三維安全模型。內存零拷貝技術減少傳輸損耗，異構計算框架智能分配任務提升資源利用率。芯片級雙核鎖步校驗等功能安全設計防止硬件故障誤判，確保復雜算法在振動、高低溫等車載環境下穩定運行。

4結論

計算機視覺技術深度融入車載監控系統，標志著行車安全與智能化管控邁入了新階段。本研究充分揭示了視覺算法在環境感知、行為分析與實時決策中的核心價值。通過輕量化模型與多傳感器融合，系統在復雜路況下的檢測精度與響應速度實現了質的飛躍。多模態學習框架有效整合了可見光、紅外與雷達數據，突破了單一傳感器的感知局限，使車輛在雨霧、夜間等惡劣條件下仍能構建可靠的環境認知。硬件加速技術的突破性進展，則確保了復雜算法在車載芯片上的實時運行，為主動安全系統的毫秒級決策提供了堅實的算力保障。

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（編輯林子衿）