在无人驾驶领域，图像识别技术的应用非常广泛，包括障碍物检测与避让、车道保持和自动驾驶、交通信号识别、目标跟踪以及夜间视觉等。例如，通过摄像头和图像处理，自动驾驶汽车可以识别道路标志、车道线和交通信号，以维持车辆在正确的车道上行驶。同时，机器视觉系统能够检测并识别交通信号，以便自动驾驶汽车能够遵守交通规则，如停车、加速和减速。此外，通过连续图像处理，机器视觉系统可以跟踪其他车辆或行人的运动，以便更好地与它们互动。

然而，这个领域也面临着诸多挑战。首先，环境感知是自动驾驶最大的难题之一，这包括对路面、静态物体和动态物体的感知。其次，深度学习算法虽然已被广泛应用于智能驾驶领域，但是车载智能平台部署仍然是一个复杂难题。另外，传感器融合也是一个关键问题，比如在选择传感器时，如果使用摄像头进行图像识别，还需要考虑与激光雷达数据的融合。最后，尽管深度学习在图像识别领域具有巨大潜力，但如何将常识融入到深度学习中仍是一个待解决的问题。