机器视觉算法怎样精准地实现对障碍物的识别( 三 )
另一方面，人眼是基于动态对物体进行识别的，这并不是一个实时系统，具有明显的滞后性，而机器的算力强、运算速度快，能够迅速识别静态物体，比人眼更加敏感。此外，在测距方面，未经专业训练的人眼只能测出一个模糊的距离，而摄像头能够做到高精度的距离识别，测距误差低于5%，这一特性能够帮助驾驶员更好地做出正确的判断。
最后，总结一下，对障碍物的精确识别，是一个复杂的过程，它包括了先验知识融入、图像跟踪、图像质量增强、摄像头选型调参、环境感知融合决策，多样本优算法等一些系列流程，视觉算法的精度也因此成为了ADAS产品的核心竞争力之一。
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■网友
计算机视觉在过去十年内取得了巨大进步，但是任何汽车厂商如果单纯采用摄像头来做智能驾驶并宣称系统安全，都是不负责任的。
■网友
精准两个字用在机器学习上是不恰当的，自动驾驶的实现目标最多是超过人类识别率多少个点而已，没办法做到百分百绝对安全，这是机器学习的数学本质决定的。
■网友
只有可见光不行，还要加上红外
■网友
1.首先分析是何种障碍物，障碍物的特点，以及使用何种传感器获取信号。
2.一般有两种方案进行操作。第一种是使用图像处理+特征抽取+模式识别的研究方案，另一种就是使用机器学习的方案。
3.使用第一种方案，就是对目标进行分析，根据目标的特征寻找或者设计图像处理方法将目标物分割出来，然后使用某种特征提取方法，对ROI进行特征抽取，将特征送去模式识别算法中进行分类进而达到识别的目标。
4.使用第二种方案，对样本库进行打标签。然后送去分割网络或者是学习算法，深度网络等进行分割、识别。目前常用的图像分类网络就是CNN，根据训练的结果达到识别的目标。
■网友
我最近正好做了个关于车辆3D识别的模型。
我们先用2D model 来找图像中的车辆。然后用2D 区域对应的激光雷达或者立体视觉的3D点状云来判断车辆在3D中的位置 方向和大小。
可以去https://github.com/Jack-XHP/CSC420_proj 看看。
■网友
大概说起来就是两点。最基础的是影像分析。最硬核的是空间测算。两者相辅相成。
■网友
他好比电子的机算大部分都是一样的也有不相同的至是都是机算不过他是用在汽车上的从设计上不同罢了但元理是一样的所以说大部分我也不懂
■网友
机器视觉算法智能在一定程度上实现对障碍物的识别，从安全的角度来说的话，需要其他诸如激光雷达多传感器配合才能实现对障碍物的精准识别。
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