问机器视觉在汽车驾驶辅助系统中有哪些应用？

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机器视觉在汽车驾驶辅助系统中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：自动驾驶：自动驾驶是机器视觉应用的一个重要领域。利用机器视觉技术，可以实现车辆的自动定位、自动跟车、自动避障等功能，提高驾驶安全性和舒适性。驾驶员监控：机器视觉技术可以实现驾驶员监控，包括驾驶员的疲劳监测、注意力监测、行为监测等，从而提高驾驶安全性和舒适性。行车安全：机器视觉技术可以实现行车安全监测和预警，包括车距监测、车速监测、道路标识识别等，从而提高驾驶安全性和舒适性。车辆检测：机器视觉技术可以实现车辆的自动检测和识别，包括车辆的外部和内部检测、车轮位置检测、车门开关检测等，从而提高车辆的安全性和效率。驾驶辅助：机器视觉技术可以实现驾驶辅助功能，包括自动泊车、自动刹车、自动换挡等，从而提高驾驶舒适性和安全性。环境感知：机器视觉技术可以实现车辆周围环境的感知和识别，包括车辆周围的障碍物、行人、车辆等，从而提高车辆的环境感知能力和交通安全性。综上所述，机器视觉在汽车驾驶辅助系统中有着广泛的应用，可以实现自动化、高效化、准确化和智能化的驾驶流程，提高驾驶安全性和舒适性，降低成本，并提升产品的市场竞争力。

我们在实际驾驶过程中，驾驶员获取大多数信息都是来自于视觉，比如说：路面状况、交通标志、标线和信号、障碍物等，而且在智能网联展研讨会上研究表明大约有 90% 的环境信息来自于视觉，如果能很好地利用视觉传感器理解路面环境，对实现车辆智能化是一个很好的选择。我们可以在视觉导航的交通标志检测、道路检测、行人检测和障碍物检测的车辆驾驶辅助系统，可以降低驾驶员的劳动强度，提高行驶安全性，减少交通事故。