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文档简介

车载视觉系统的核心处理流程主讲教师：杨婷婷汽车人工智能通识讲义项目二

任务2CONTENTS一、图像采集二、图像预处理汽车人工智能通识讲义三、特征提取核心处理流程概述车载视觉系统的核心处理流程分为三步：图像采集、图像预处理、特征提取，这是一个从“看到”到“理解”的过程。图像采集图像预处理特征提取汽车人工智能通识讲义一、图像采集作为流程的起点，核心是将光学信号转化为数字图像。光线通过镜头组进入系统，经红外滤光片滤除干扰光，聚焦到CMOS图像传感器上，感光单元将光信号转为模拟电信号，再通过模数转换器（ADC）生成原始Bayer格式图像。光学信号输入光线通过镜头组与滤光片光电信号转换CMOS传感器生成数字图像汽车CMOS图像传感器汽车人工智能通识讲义采集环节关键技术自动曝光控制(AE)实时调节曝光参数，智能应对强光、弱光等复杂环境，保证画面亮度稳定。自动白平衡(AWB)精准校正不同光源下的色偏问题，还原物体真实色彩，确保色彩准确性。自动对焦(AF)快速锁定目标区域并完成对焦，保证图像主体清晰锐利，提升采集质量。汽车人工智能通识讲义二、图像预处理负责优化和校正原始图像，包括Bayer解马赛克、高斯滤波去噪、色彩空间转换、镜头畸变校正和直方图均衡化增强对比度。Bayer解马赛克高斯滤波去噪色彩空间转换镜头畸变校正高斯滤波去噪效果展示汽车人工智能通识讲义三、特征提取从预处理后的图像中提取有价值的环境信息。现代车载系统主要用基于深度学习的卷积神经网络（CNN），通过目标检测网络如YOLO、SSD，实时识别车辆、行人、交通标志。卷积神经网络(CNN)核心深度学习模型目标检测网络(YOLO/SSD)实时识别关键障碍物CNN目标检测技术示意图汽车人工智能通识讲义特征提取：语义分割通过语义分割网络如U-Net，精准勾勒车道线、可行驶区域轮廓，为车辆的路径规划提供精确依据。精准像素级分割精确识别道路上的每一个像素类别。关键区域提取高效提取车道线与可行驶区域。语义分割效果展示：车道线与可行驶区域汽车人工智能通识讲义总结与预告内容总结采集是基础，预处理是优化，特征提取是核心，三个环节环环相扣，且必须在极短时间内完

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