机器视觉在自动驾驶领域的主要应用集中在障碍物检测和道路检测两个方面。障碍物检测的准确率对于车辆自动驾驶过程中的安全性至关重要。由于行驶过程中障碍物的出现是不可预知的，因此需要在车辆行驶过程中及时发现并处理障碍物。目前，障碍物检测算法主要有基于特征的、基于光流场的和基于立体视觉的三种方法。其中，基于立体视觉的障碍物检测因其无需障碍物的先验知识、不限制障碍物是否运动且能直接得到障碍物的实际位置而成为主流研究方向。
道路检测是自动导航的必要条件，主要用于确定车辆在道路中的位置和方向，以便控制车辆按照正确的路线行驶。机器视觉技术在自动驾驶中的应用尚未进行大规模应用，主要难点在于模拟神经网络的视觉算法。
机器视觉在生活中的应用
机器视觉在生活中的应用非常广泛，尤其是在工业生产中。例如，机器视觉检测系统可以自动处理大量的信息，取代了密集型的人工检测，节省了大量的监测工人。机器视觉技术还可以用于自动驾驶汽车的障碍物检测、车道保持和自动驾驶、交通信号识别和目标跟踪等方面。
机器视觉技术的发展为自动驾驶和日常生活带来了诸多便利，但同时也面临着一些挑战，如环境复杂性、精确度和鲁棒性、数据处理、隐私和法规以及人工智能等问题。随着技术的不断进步，相信机器视觉将在未来发挥更加重要的作用。
