随着人工智能技术的发展,智能驾驶技术越来越成熟,发展智能驾驶对于促进国家各个方面的发展都具有重大意义。但是,智能驾驶仍然有很多技术问题亟需解决,尚不能大规模应用。5G远程驾驶作为智能驾驶的一个分支,有广泛的应用前景。5G远程驾驶系统包括室外的无人驾驶车以及室内的模拟驾驶系统,为了使驾驶人员能够获取车辆周围环境的信息,需要向驾驶室传输车辆周围的视觉信息。一般采用的方法是传输环视像机采集到的图像数据,但是环视摄像机非常昂贵。为了节约成本可以使用多个单目相机,但这存在三个问题:第一,多个单目相机在视角上要求存在40%～50%的重叠区域,以防止摄像机之间存在的死角。但重叠区域的存在降低了有效图像信息的比例,增加了数据传输量,容易造成高延时;第二,多个单目相机画面边界不连贯,对于操作人员来说难以达到最佳的驾驶体验;第三,多个单目相机的视频是单独传输的,不同相机同一时刻的图像帧并不能保证同时到达驾驶室,即无法保证视频流的同步性。针对以上问题,本文将图片拼接算法应用到5G远程驾驶中,将不同像机的图像拼接后再传输到驾驶室中。但传统的图片拼接算法耗时较高,难以满足5G远程驾驶对于实时性的要求。因此,本文提出了一种基于特征点匹配的图片拼接算法,通过将特征点进行分类,针对每个类别中的特征点进行匹配可以极大的提高特征点匹配效率,从而降低图片拼接所消耗的时间。实验表明,使用最快的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征点匹配算法进行图片拼接需耗时83.3ms,而本文提出的基于特征点分类的图片拼接算法耗时可以降低到69.7ms,极大的提高了图片拼接的效率。此外,本文设计并实现了一种5G远程驾驶方案,通过在该方案的视频传输模块中使用本文提出的图片拼接算法,表明了该拼接算法在视频传输的同步性和驾驶体验上均满足5G远程驾驶的需求。综上,本文主要包括以下内容:第一,本文发现了待拼接图像重叠区域中的特征点数目分布规律:重叠区域保持在同一水平方向的特征点数目的分布具有极高的相关性。据此,本文提出了一种特征点分类算法,并使用基于相关系数的特征点集的匹配方法解决了特征点的旋转不变性问题。第二,本文将该特征点分类算法应用于ORB特征匹配算法的特征点提取中,通过多线程的方式对所有特征点进行分类处理,使每个线程需要处理的特征点数目降低了一个数量级,从而极大地提高了特征匹配的效率。通过将该特征点分类算法应用于传统特征匹配算法如ORB、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）的特征向量匹配阶段,发现经过特征点提取阶段的筛选后,对应方向上特征点数目的分布仍然具有高相关性。因此,在该阶段应用多线程处理可以提高传统算法的特征匹配效率。第三,本文通过将待拼接图片分割为两个部分,分别对这两个部分进行基于透视变换和仿射变换的方法拼接,实验表明,相比于传统的基于桶状修正的图片拼接方法,该方法在图片拼接的速度上有巨大的提高。第四,本文通过使用错帧同步技术,将连续的图片缓冲到子线程中,避免了丢帧的问题,实现了视频的实时处理能力。实验表明使用该技术能有效提升视频的流畅度。第五,本文结合实时视频处理技术、基于激光雷达的定位技术和远程控制技术,设计了一种5G远程驾驶方案,该方案使用了6个单目相机和一个激光雷达。通过将基于特征点分类的特征匹配算法应用于实时视频处理模块中,解决了相机之间画面同步的问题。实验表明,该方案相比一般的5G远程驾驶方案在提高驾驶人员操作体验的同时,进一步保证了驾驶的安全性。