智能车竞赛入门指南：21届人工智能视觉规则解析与实战

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智能车竞赛中的视觉任务一直是决定比赛成绩的关键因素。在 21 届比赛中，人工智能视觉规则有了明显的变化，主要体现在对实时性和准确性的更高要求上。本届比赛特别强调了车道线检测和目标识别的双重任务，要求参赛车辆能够在复杂环境下稳定运行。

对于新手来说，理解这些规则变化至关重要。比赛不再是简单的循迹，而是需要结合深度学习算法来处理更复杂的场景，比如突然出现障碍物、光照变化等。这要求参赛者不仅要掌握传统的图像处理技术，还要熟悉现代深度学习框架。

在智能车视觉系统中，通常有两种主要的技术路线：传统图像处理和深度学习方案。

传统图像处理：
优点：计算资源需求低，实时性好
缺点：鲁棒性差，对光照变化敏感
典型应用：简单的颜色阈值分割、边缘检测
深度学习方案：
优点：识别准确率高，适应性强
缺点：需要较多计算资源
典型应用：YOLO 目标检测、语义分割

对于 21 届比赛，建议采用混合方案：使用深度学习进行目标识别，同时配合传统方法进行车道线检测，以兼顾性能和实时性。

良好的预处理可以显著提升后续算法的效果。以下是使用 OpenCV 进行预处理的典型代码：

import cv2

def preprocess_image(image):
    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 高斯模糊降噪
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # Canny 边缘检测
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

    return edges

YOLOv5 是目前在嵌入式设备上表现较好的目标检测模型。以下是关键参数配置示例：

import torch

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 设置推理参数
model.conf = 0.5  # 置信度阈值
model.iou = 0.45  # IOU 阈值
model.classes = [0, 1]  # 只检测人和车

在树莓派等嵌入式设备上运行深度学习模型需要特别注意性能优化：