视觉识别开启无人驾驶汽车智慧之眼

　　无人驾驶汽车是未来一个重要发展方向已是不争事实，不管是百度、谷歌等科技公司通过开发“超级大脑”，还是传统车企通过level1-level4逐级提升实现无人驾驶，这两种方式的最大共同点就在于采用多传感融合来感知行车环境。而视觉识别在多传感融合中占据重要位置，从传统的图像采集到让汽车具有类人类的智慧之眼是实现无人驾驶的必经之路。然而在面对低成本与高性能的双要求下，摄像头为主导的视觉识别技术再一次渗透至汽车领域，随之而来的是硬件、成本以及标准三方面的严酷挑战。

　　传统视觉识别转向车载领域荆棘满地

　　视觉识别并非什么新鲜的技术，传统的视觉识别包含文字转录、人脸识别、指纹识别等，这部分视觉识别技术都有一个共同的特点，那就是静态识别。而在汽车领域，视觉识别在识别状态、识别内容以及识别要求及难点几个方面均与传统视觉识别有所不同。

MINIEYE联会创始人王启程

　　在识别状态上，MINIEYE联会创始人王启程表示，最简单的视觉识别技术是摄像头和识别目标都是静止的，人脸识别是一大应用场景;其次是摄像头是静止的，识别目标处于运动状态，对应的是安防的应用;最困难的就是摄像头和识别目标两者都是运动的，而这就是车载的场景。因为摄像头在动，所以没有办法对这个世界有一个静止的坐标，坐标移动，识别目标也在动，这样就会造成识别过程非常困难。

图森互联COO郝佳男

　　在识别内容上，图森互联COO郝佳男在接受本刊采访时指出，从环境上来说，一般是一些特定的物体，比如机动车、非机动车、人。因为他们是一些很常见的物体，这些物体通常来说一定也是在运动，换句话说这些也是交通的一部分，因此这些物体是一定要识别的。其次是要识别比如车在路面的位置，车道线以及区分道路哪一部分可以行驶，哪些部分不可以行驶。最后还需要识别障碍物，包括交通牌，红绿灯等交通标识。

　　在识别要求方面郝佳男指出视觉识别在汽车领域不仅要求成本足够低同时还需要足够可靠。郝佳男称，相对机器人最主要是让其很稳定的工作，而不会太在意其成本，汽车更看重成本问题。因此图森互联通过计算机视觉技术，替代激光雷达，从而降低自动驾驶成本，但同时也带来了可靠性的问题。对于汽车而言，如果出现短暂性的问题都可能会严重威胁人身财产安全。

独立汽车咨询顾问张翔博士

　　正是由于汽车场景下的视觉识别既要求成本又要求性能，而识别内容又纷繁复杂，因此视觉识别在汽车领域的应用难点尤其突出。独立汽车咨询顾问张翔博士受访时表示，汽车视觉识别最大的特点就在于识别过程是动态的，因此在汽车上应用视觉识别有一些新的要求。一是要识别道路上的交通分界线，保障汽车不会偏离车道只在自己的车道上行驶;二是识别前车、行人以及障碍物，然后汽车自动减速避免碰撞。

　　张翔进一步表示，这两种识别目前均已实现商业化，一般在20万以上的车辆都已经有这两项功能，然而功能再高级一点的视觉识别就包含交通标志识别，比如汽车限速标志(如果超速后能实现报警功能或是采用制动措施限制汽车超速)，而这个功能目前也能在像奔驰或者宝马这样一些60万以上的中高端车型上看到，但仍然是少数。张翔强调，限速标志的难点在于，圈内数字在汽车运动下识别难度会加大，而各个国家甚至各个地区的交通标志又有区别，但汽车销售是面向全球的，要在全球内保证其通用性是非常困难的。（责编：振鹏）

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