计算机视觉技术在自动驾驶领域具有广泛的应用前景，它是实现高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶的关键技术之一。计算机视觉技术的发展，为未来的智能交通提供了强有力的支持，同时也将对整个社会产生深远的影响。
随着计算机技术、传感器技术和算法技术的不断进步，计算机视觉技术已经逐渐成为自动驾驶技术中必不可少的一部分。在自动驾驶中，计算机视觉技术可以通过不同的传感器获取车辆周围环境的数据，并对这些数据进行分析和处理，以实现自动驾驶。
其中，关键技术包括：
目标检测和跟踪：目标检测和跟踪是计算机视觉技术在自动驾驶中最为重要的应用之一。通过目标检测和跟踪，自动驾驶汽车可以对行人、车辆、交通信号灯等目标进行识别并实时跟踪，从而更加准确地掌握车辆周围的情况，有效避免交通事故的发生。
三维重建：三维重建是将场景物体从二维图像或视频中恢复为三维的过程。在自动驾驶中，三维重建可以用于车辆周围环境的建模和重建，提供更加全面、准确的视觉信息，为自动驾驶提供更加可靠的基础。
视觉SLAM：视觉SLAM是指通过计算机视觉技术实现环境感知、定位和建图。在自动驾驶中，视觉SLAM技术可以实现车辆的自主定位和导航，是实现自主驾驶的必要技术之一。
交通标志识别：交通标志识别是自动驾驶中的重要技术之一，可以实现对路面上各种交通标志的自动识别和理解，进而为车辆提供准确的行驶指示，保证行车的安全性。
行为识别：通过计算机视觉技术，自动驾驶系统可以对周围目标的行为进行识别和预测，从而发现潜在危险，进行及时的反应和规避。
多传感器数据融合：多传感器数据融合是自动驾驶中的关键技术之一，可以将多个传感器（如摄像头、激光雷达等）获取的数据结合起来，形成更加全面、准确的环境感知信息，并为车辆提供更加可靠的控制指令。
综合来看，通过计算机视觉技术的应用，自动驾驶汽车可以实现对周围环境的感知和理解，进而进行自主的决策和行动。这将给未来的出行方式带来深刻的变革，提高交通效率，减少交通事故，改善人们的出行体验。