機器視覺在自動駕駛領域的主要應用集中在障礙物檢測和道路檢測兩個方面。障礙物檢測的準確率對于車輛自動駕駛過程中的安全性至關重要。由于行駛過程中障礙物的出現(xiàn)是不可預知的，因此需要在車輛行駛過程中及時發(fā)現(xiàn)并處理障礙物。目前，障礙物檢測算法主要有基于特征的、基于光流場的和基于立體視覺的三種方法。其中，基于立體視覺的障礙物檢測因其無需障礙物的先驗知識、不限制障礙物是否運動且能直接得到障礙物的實際位置而成為主流研究方向。

道路檢測是自動導航的必要條件，主要用于確定車輛在道路中的位置和方向，以便控制車輛按照正確的路線行駛。機器視覺技術在自動駕駛中的應用尚未進行大規(guī)模應用，主要難點在于模擬神經網絡的視覺算法。

機器視覺在生活中的應用

機器視覺在生活中的應用非常廣泛，尤其是在工業(yè)生產中。例如，機器視覺檢測系統(tǒng)可以自動處理大量的信息，取代了密集型的人工檢測，節(jié)省了大量的監(jiān)測工人。機器視覺技術還可以用于自動駕駛汽車的障礙物檢測、車道保持和自動駕駛、交通信號識別和目標跟蹤等方面。

機器視覺技術的發(fā)展為自動駕駛和日常生活帶來了諸多便利，但同時也面臨著一些挑戰(zhàn)，如環(huán)境復雜性、精確度和魯棒性、數(shù)據(jù)處理、隱私和法規(guī)以及人工智能等問題。隨著技術的不斷進步，相信機器視覺將在未來發(fā)揮更加重要的作用。