자동차의 경우, 고급차에서 경자동차에 이르기까지 첨단 안전 운전 지원 시스템을 최신 차별화 기술로서 소개하는 경우가 많아졌다. 이러한 안전 운전 시스템은 지능형 교통 시스템(ITS)을 구축하는 데 있어 매우 중요한 기반 기술 중 하나로 앞으로 기술 개발 속도가 더 빨라질 것으로 예상된다.
안전 운전 지원 시스템을 구축할 경우, 자동차 주변 상황이나 승차자의 상태를 인식하는 기술이 중요하게 된다. 자동차 주변 환경 인식은 이동하는 대상인 자동차, 자전거나 바이크 및 보행자 인식이 특히 중요하다. 이러한 대상을 인식할 경우, 움직임과 형태 양쪽의 특징을 정확하게 검출할 수 있는 화상 인식을 토대로 한 시스템이 효과적일 것이다. 실제 자동차에는 레이더나 밀리파 등의 거리 센서와 화상 인식을 융합해 더 정밀한 인식 시스템을 구축한 경우가 많다.
실제로 이러한 차량 탑재 안전장치가 진화한 결과, 교통사고 사망자 수는 착실하게 감소하고 있어 2013년 교통사고 사망자 수는 4,373명으로 감소했다. 이것은 10,000명 이상의 교통사고 사망자 수가 나왔던 1990년의 1/3 이하이다. 그러나 이 수치는 사고 후 24시간 이내의 사고 사망자 수로 부상자 수는 아직 80만 명 가까이 되어 안전 운전 지원 시스템이 더 보급되어야 한다.
유로 NCAP에서는 2014년에 자동 긴급 브레이크가 평가 항목에 추가됐는데 2016년부터는 보행자에 대한 성능 시험도 다시 추가될 예정이어서 안전 운전 지원 시스템에 요구되는 기능이 더 고도화될 것으로 예상된다.
기존 화상 인신 기술을 응용한 안전 운전 지원 시스템으로는 1안 가시 카메라를 이용한 차선 이탈 경보 시스템에서 시작해 최근에는 스테레오 가시 카메라를 이용한 시스템, 적외선 카메라를 이용한 시스템, 원적외선 카메라를 이용한 시스템 등 다양한 시스템이 실제 차에 도입되었다. 앞으로는 여러 개의 센서 데이터를 융합함으로써 차량 탑재 안전 시스템이 더 고도화될 것으로 생각되어 여러 개의 센서 정보를 고속으로 처리할 수 있는 고정밀 LSI의 실현도 중요해질 것이다.
