人類駕駛員駕駛車輛時，通過眼睛觀察周邊環(huán)境，結合駕駛經驗預判路況，做出轉向、剎車、加速等決策，整個過程流暢且高效。而自動駕駛車輛的環(huán)境感知，本質上是“用技術模擬人類駕駛員的視覺感知與判斷過程”，但相比人類駕駛，自動駕駛對環(huán)境感知的要求更為嚴苛——需實現“全時段、全場景、高精度、低延遲”的感知，杜絕任何漏判、誤判，這也是計算機視覺技術在自動駕駛環(huán)境感知中需要解決的核心目標。

具體而言，自動駕駛環(huán)境感知的核心需求可分為四大類，每一類需求對應計算機視覺技術的一個核心應用方向，二者相輔相成、缺一不可。

（一）目標檢測與識別：精準“看清”周邊所有交通參與者

這是環(huán)境感知最基礎、最核心的需求，核心是通過計算機視覺技術，識別路面上所有與行駛相關的目標物體，包括動態(tài)目標與靜態(tài)目標，同時區(qū)分目標類型、確定目標位置與運動狀態(tài)。動態(tài)目標主要包括其他車輛（轎車、貨車、公交車等）、行人、騎行者（自行車、電動車）、動物等，需實時跟蹤其運動軌跡、速度、方向，預判其行駛意圖；靜態(tài)目標主要包括路邊障礙物（石墩、護欄、井蓋）、路邊建筑、樹木等，需精準識別并判斷其與車輛的距離，規(guī)避碰撞風險。

與安防場景的目標檢測不同，自動駕駛場景的目標檢測面臨“目標種類多、形態(tài)多變、遮擋頻繁”的難點——比如，行人可能彎腰、奔跑、橫穿馬路，車輛可能被其他車輛部分遮擋，騎行者的姿態(tài)不固定，這些都要求計算機視覺算法具備極高的識別準確率與抗干擾能力，確保不遺漏任何一個潛在風險目標。

（二）道路結構感知：精準“識別”道路邊界與行駛區(qū)域

車輛自主行駛的前提，是明確自身所處的行駛區(qū)域與道路邊界，這就需要計算機視覺技術實現對道路結構的精準感知，核心包括車道線識別、車道數量判斷、道路邊緣檢測、路口識別（十字路口、環(huán)島、匝道）等。其中，車道線識別是核心中的核心，需精準識別實線、虛線、雙黃線、導流線等各類車道標線，判斷車道寬度、車道方向，為車道保持、自動變道等功能提供數據支撐。

此外，道路結構感知還需應對復雜路況的挑戰(zhàn)——比如，雨天、大霧天車道線模糊，路面破損導致車道線不清晰，夜間光線不足影響識別精度，施工路段的臨時標線與原有標線沖突等，這些場景都要求計算機視覺算法具備較強的場景適應性，能夠穩(wěn)定識別道路結構。

（三）交通信號與標志識別：精準“讀懂”交通規(guī)則

自動駕駛車輛需嚴格遵守交通規(guī)則，因此，計算機視覺技術需實現對交通信號、交通標志的精準識別與解讀，核心包括交通燈識別（紅燈、綠燈、黃燈、箭頭燈）、交通標志識別（禁令標志、警告標志、指示標志）、標線指示識別（停止線、斑馬線、導向箭頭）等，同時將識別結果實時傳遞給決策層，確保車輛做出符合交通規(guī)則的決策。

該需求的核心難點，是交通信號與標志的“多樣性與差異性”——不同地區(qū)的交通標志樣式可能不同，交通燈的安裝位置、亮度存在差異，部分標志可能被遮擋、磨損，箭頭燈的方向識別難度較大，這些都要求計算機視覺算法具備較強的泛化能力，能夠適配不同地區(qū)、不同場景的交通規(guī)則識別需求。

（四）場景語義分割與路況預判：精準“預判”潛在風險

高階自動駕駛（L3及以上）不僅需要識別目標、讀懂規(guī)則，還需要對周邊環(huán)境進行語義理解與路況預判，這也是計算機視覺技術的高階應用需求。場景語義分割，是將路面圖像分割為不同的語義區(qū)域（如車道區(qū)域、人行道、非機動車道、綠化帶、施工區(qū)域），讓車輛明確自身所處的語義環(huán)境；路況預判，是結合目標運動狀態(tài)、道路結構、交通規(guī)則，預判潛在的突發(fā)情況（如行人橫穿馬路、車輛違規(guī)變道、前方車輛急剎車），為決策層預留足夠的反應時間。

例如，當計算機視覺系統(tǒng)識別到“行人靠近斑馬線、速度較快”時，可預判行人有橫穿馬路的意圖，及時將信號傳遞給決策層，決策層提前減速、做好剎車準備，規(guī)避碰撞風險。這種“感知+預判”的模式，是高階自動駕駛實現安全通行的關鍵。

總結：自動駕駛環(huán)境感知的四大核心需求，本質上是“讓車輛看清、看懂、預判周邊環(huán)境”，而計算機視覺技術通過算法與車載攝像頭的協同，逐步實現了這一目標，成為自動駕駛感知層的核心支撐。