一、無人駕駛

近年來，隨著人工智能技術的飛速發展，無人駕駛逐漸進入大眾視野，無人公交、無人快遞車已經成功應用。那么，無人駕駛的車輛究竟是如何識別道路和障礙物的呢？今天，我們從科研的角度，來一探究竟~

無人駕駛包括五個等級，每個等級都包含環境感知、規劃決策與執行控制三個方面，其中，環境感知就是無人駕駛車輛的眼睛，環境感知的方法主要有視覺識別和雷達感知兩種，今天先來了解一下視覺識別知識—計算機視覺。

二、無人駕駛車輛的眼睛

計算機視覺，又稱機器視覺，是人工智能中最熱門的研究領域。計算機視覺作為人工智能領域的新興學科，近年來發展迅速，已經成為人工智能技術研究的核心領域，在智能駕駛、智能安防、人機交互等人工智能領域廣泛應用。

計算機視覺是一個跨領域的交叉學科，包括計算機科學，數學，工程學，物理學，生物學和心理學等。許多學者認為，計算機視覺為人工智能的蓬勃發展開拓了廣闊的道路。

那么，什么是計算機視覺呢？首先，這里給出了幾個比較嚴謹的定義：

? 對圖像中的客觀對象構建明確而有意義的描述

? 從一個或多個數字圖像中計算三維世界的特性

? 基于感知圖像做出對客觀對象和場景有用的決策

三、計算機視覺技術的應用

無論是學術界，還是工業界，計算機視覺研究領域都呈現出巨大的研究潛力和價值，如火如荼的算法崗，朝氣蓬勃的人工智能應用。計算機視覺研究的價值體現，該研究領域已經衍生出了一大批快速成長的、有實際作用的工業應用，在工業界落地生根，廣泛應用。如：

人臉識別：使用人臉檢測算法來識別人臉

圖像檢索：使用基于內容的查詢來搜索相關圖片，算法分析查詢圖像中的內容并根據最佳匹配內容返回結果

人機交互：使用立體視覺較為成功的游戲應用產品：微軟 Kinect

智能安防：用于監測可疑行為的監控攝像頭

生物識別技術：指紋、虹膜和人臉匹配

無人駕駛：檢測道路、行人、交通標志、其他視覺特征

視覺識別是計算機視覺的重要組成部分，如圖像分類、目標檢測和圖像分割。神經網絡和深度學習的最新進展極大地推動了這些最先進的視覺識別系統的發展。下期文章將詳解計算機視覺五大基本任務。

四、學習計算機視覺

計算機視覺，主要利用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬，即使用攝像機和計算機替代人眼對特定目標進行檢測、識別和分析，并進一步做圖像處理，使計算機處理成為更適合人眼觀察或傳輸給儀器分析的信息。

近年來，隨著互聯網和人工智能技術的迅速發展，智能監控、智能安防以及人員智能化管理開始受到社會廣泛關注。尤其是智能視頻監控分析技術，在校園、企業和公安部門等場所，對區域人員進行自動和實時的智能視頻監控、對人員的異常行為進行識別和預警發揮著越來越重要的積極作用。

前期已經分享了許多計算機視覺學習路線的相關文章，歡迎學習~

深度學習-計算機視覺學習路線【從學術到工作】

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的无人驾驶属于计算机科学吗,无人驾驶的车辆如何识别物体？科研笔记，原来车辆的眼睛是它...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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