在无人驾驶技术中，计算机视觉如何应用于物体检测和分类？请结合卷积神经网络（CNN）的技术细节进行解答。

在无人驾驶系统中，计算机视觉技术对于实现精确的物体检测与分类至关重要。要理解这一过程，我们需深入探讨卷积神经网络（CNN）这一核心技术的原理和应用。

参考资源链接：[无人驾驶入门：第4讲——感知技术详解与计算机视觉应用](https://wenku.csdn.net/doc/70n2vd6jg4?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，卷积神经网络是一种深度学习算法，它能够通过多个层次自动学习图像的特征，而不需要人工设计特征提取器。CNN在物体检测和分类中的应用可以分为几个关键步骤：
1. 卷积层：通过卷积操作，CNN可以从输入的图像数据中提取空间特征，如边缘、角点和纹理等。多个卷积层的堆叠可以捕捉图像中的更复杂特征。
2. 池化层：池化操作用于降低特征维度，减少计算量，并提升模型的泛化能力。它有助于在保持特征重要性的同时降低数据的敏感性。
3. 全连接层：在一系列卷积和池化层之后，全连接层将提取的特征映射到最终的输出，如不同物体的分类或者物体在图像中的具体位置。
在无人驾驶领域，CNN被用于处理来自摄像头的图像数据。例如，在物体检测任务中，一个常用的CNN架构是目标检测模型，如YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）。这些模型能够实现实时的物体检测，给出物体的位置（通过边界框）和类别。在训练过程中，CNN通过大量的标记数据学习到如何识别各种物体，包括车辆、行人、交通标志等。
物体分类任务则侧重于确定图像中物体的类型。经过预训练的CNN模型，如VGGNet、ResNet等，通过调整输出层的节点数量和类别标签，可以适应于特定的分类任务，实现高精度的识别。
总的来说，计算机视觉结合CNN在无人驾驶技术中的应用，使得车辆能够实时感知周围环境，并做出精确的判断和响应。对于想要深入了解无人驾驶感知技术的开发者和工程师来说，《无人驾驶入门：第4讲——感知技术详解与计算机视觉应用》是一份宝贵的资源，它不仅提供了感知技术的理论知识，还结合实际案例讲解了如何将这些技术应用于无人驾驶系统中。

参考资源链接：[无人驾驶入门：第4讲——感知技术详解与计算机视觉应用](https://wenku.csdn.net/doc/70n2vd6jg4?spm=1055.2569.3001.10343)