在智能交通系统中，ADAS（高级驾驶辅助系统）扮演着至关重要的角色，其性能与决策直接关系到行车安全与效率，而街道环境作为车辆行驶的主要场景之一，对ADAS系统的影响不容忽视。
街道的复杂性和多样性对ADAS系统的感知能力提出挑战，在狭窄的街道上，两侧停放的车辆和行人的频繁出现，使得摄像头和雷达等传感器难以准确识别和跟踪目标，街道的弯曲程度、路面材料、光照条件等也会影响ADAS系统的决策速度和准确性，在阴暗的街道上，摄像头可能无法捕捉到足够的视觉信息，导致夜视辅助系统失效。
为了提升ADAS系统在街道环境中的表现，我们需要从传感器技术、算法优化、数据处理等多个方面进行深入研究，通过不断的技术创新和迭代升级，使ADAS系统能够更好地适应复杂的街道环境，为驾驶者提供更加安全、可靠的辅助驾驶体验。
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