计算机视觉需解决哪些问题？

人类驾驶员驾驶车辆时，通过眼睛观察周边环境，结合驾驶经验预判路况，做出转向、刹车、加速等决策，整个过程流畅且高效。而自动驾驶车辆的环境感知，本质上是“用技术模拟人类驾驶员的视觉感知与判断过程”，但相比人类驾驶，自动驾驶对环境感知的要求更为严苛——需实现“全时段、全场景、高精度、低延迟”的感知，杜绝任何漏判、误判，这也是计算机视觉技术在自动驾驶环境感知中需要解决的核心目标。

具体而言，自动驾驶环境感知的核心需求可分为四大类，每一类需求对应计算机视觉技术的一个核心应用方向，二者相辅相成、缺一不可。

（一）目标检测与识别：精准“看清”周边所有交通参与者

这是环境感知最基础、最核心的需求，核心是通过计算机视觉技术，识别路面上所有与行驶相关的目标物体，包括动态目标与静态目标，同时区分目标类型、确定目标位置与运动状态。动态目标主要包括其他车辆（轿车、货车、公交车等）、行人、骑行者（自行车、电动车）、动物等，需实时跟踪其运动轨迹、速度、方向，预判其行驶意图；静态目标主要包括路边障碍物（石墩、护栏、井盖）、路边建筑、树木等，需精准识别并判断其与车辆的距离，规避碰撞风险。

与安防场景的目标检测不同，自动驾驶场景的目标检测面临“目标种类多、形态多变、遮挡频繁”的难点——比如，行人可能弯腰、奔跑、横穿马路，车辆可能被其他车辆部分遮挡，骑行者的姿态不固定，这些都要求计算机视觉算法具备极高的识别准确率与抗干扰能力，确保不遗漏任何一个潜在风险目标。

（二）道路结构感知：精准“识别”道路边界与行驶区域

车辆自主行驶的前提，是明确自身所处的行驶区域与道路边界，这就需要计算机视觉技术实现对道路结构的精准感知，核心包括车道线识别、车道数量判断、道路边缘检测、路口识别（十字路口、环岛、匝道）等。其中，车道线识别是核心中的核心，需精准识别实线、虚线、双黄线、导流线等各类车道标线，判断车道宽度、车道方向，为车道保持、自动变道等功能提供数据支撑。

此外，道路结构感知还需应对复杂路况的挑战——比如，雨天、大雾天车道线模糊，路面破损导致车道线不清晰，夜间光线不足影响识别精度，施工路段的临时标线与原有标线冲突等，这些场景都要求计算机视觉算法具备较强的场景适应性，能够稳定识别道路结构。

（三）交通信号与标志识别：精准“读懂”交通规则

自动驾驶车辆需严格遵守交通规则，因此，计算机视觉技术需实现对交通信号、交通标志的精准识别与解读，核心包括交通灯识别（红灯、绿灯、黄灯、箭头灯）、交通标志识别（禁令标志、警告标志、指示标志）、标线指示识别（停止线、斑马线、导向箭头）等，同时将识别结果实时传递给决策层，确保车辆做出符合交通规则的决策。

该需求的核心难点，是交通信号与标志的“多样性与差异性”——不同地区的交通标志样式可能不同，交通灯的安装位置、亮度存在差异，部分标志可能被遮挡、磨损，箭头灯的方向识别难度较大，这些都要求计算机视觉算法具备较强的泛化能力，能够适配不同地区、不同场景的交通规则识别需求。

（四）场景语义分割与路况预判：精准“预判”潜在风险

高阶自动驾驶（L3及以上）不仅需要识别目标、读懂规则，还需要对周边环境进行语义理解与路况预判，这也是计算机视觉技术的高阶应用需求。场景语义分割，是将路面图像分割为不同的语义区域（如车道区域、人行道、非机动车道、绿化带、施工区域），让车辆明确自身所处的语义环境；路况预判，是结合目标运动状态、道路结构、交通规则，预判潜在的突发情况（如行人横穿马路、车辆违规变道、前方车辆急刹车），为决策层预留足够的反应时间。

例如，当计算机视觉系统识别到“行人靠近斑马线、速度较快”时，可预判行人有横穿马路的意图，及时将信号传递给决策层，决策层提前减速、做好刹车准备，规避碰撞风险。这种“感知+预判”的模式，是高阶自动驾驶实现安全通行的关键。

总结：自动驾驶环境感知的四大核心需求，本质上是“让车辆看清、看懂、预判周边环境”，而计算机视觉技术通过算法与车载摄像头的协同，逐步实现了这一目标，成为自动驾驶感知层的核心支撑。