隨著我國道路交通事業發展迅猛，汽車保有量已超過1.5億輛，并且保持繼續增長的趨勢。道路交通運輸的蓬勃發展為我國的運輸事業提供了強有力的支 撐，但同時也帶來了巨大的交通安全隱患。道路交通事故已成為各種事故之首，是建立交通運輸安全可持續發展的交通體系的重大阻礙。因此，通過技術手段建立道 路交通安全保障系統以減少交通事故是當務之急。

　　視覺是人類觀察世界、認識世界的重要功能手段,人類從外界獲得的信息約有75%來自視覺系統,特別是駕駛員駕駛需要的信息90%來自視覺。在目前汽車輔助駕駛所采用的環境感知手段中，視覺傳感器比超聲、激光雷達等可獲得更高、更精確、更豐富的道路結構環境信息。

　　在汽車的自動駕駛方面，一個前提性的問題就是路況識別和車輛、障礙物的距離、速度檢測，解決了這個問題才可能去控制汽車的駕駛。以下將重點圍繞這三方面進行分析。

　　當前，機器視覺主要用于路徑的識別與跟蹤。與其它傳感器相比,機器視覺具有檢測信息量豐富、無接觸測量和能實現道路環境三維建模等優點，但數據處理量極大,存在系統實時性 和穩定性問題，要靠開發高性能的計算機硬件，研究新算法來解決。隨著計算機技術和圖像處理技術的飛速發展,三維重建道路環境為車輛高速智能駕駛提供強大的 信息,在不遠的將來具有現實可行性。

　　機器視覺處理軟件系統主要是擔負著障礙物檢測識別、交通信號檢測識別、交通圖案識別檢測、公路邊緣 識別檢測、彎道弧度識別檢測和前方車輛距離速度檢測和路面坑洼坡度識別檢測這些主要信息的提取，在這些信息數據的基礎上進行道路環境的三維重建。將處理得 到的道路環境信息和輔助系統的多傳感器的信息進行融合，結合車輛動力學模型和車輛行駛狀態參數，由車輛行為決策調度系統做出合理的決策調度，然后由路徑規 劃系統生成合理的路徑規劃和車輛控制命令，對汽車進行控制。

　　另外，能否安全準確的識別檢測出前方汽車、障礙物對汽車智能駕駛也是十分關 鍵的。不僅要識別出前方汽車、障礙物，而且要檢測出它們的運動速度、運動方向和離本車的距離，要能依據連續幾次測定的它們離本車的距離和運動速度、運動方 向預測出它們的可能運動軌跡，為本車超車、減速、規避障礙物、降低危險風險提供可靠的數據。

　　近年來，隨著人們對道路交通安全性要求的提高,機器視覺技術的應用在汽車安全輔助駕駛上已得到廣泛關注，維視圖像作為國內領先的機器視覺提供商，具備多年與高校研究所合作開發經驗，其軟硬件也在機器視覺駕駛輔助系統方面獲得大量成功應用案例。