在自动驾驶汽车（ADAS）系统中，视觉感知是至关重要的组成部分，它依赖于高精度的摄像头来捕捉并分析周围环境，一个常被忽视的场景是拖把在道路上的使用——这可能对ADAS系统的视觉感知产生意想不到的影响。
当拖把在道路上拖动时，其反射的阳光或周围光线可能被ADAS系统的摄像头误认为是其他物体，如行人、动物或障碍物，从而触发不必要的警报或避让反应，拖把的材质和颜色也可能导致摄像头在图像处理时出现误判，影响自动驾驶汽车的决策系统。
如何有效识别并过滤掉拖把等非关键物体的影响，是ADAS系统研发中需要解决的一个重要问题，这要求我们在算法设计时考虑更多的场景细节，如拖把的常见位置、形状特征以及其与周围环境的对比度等，以提升ADAS系统的鲁棒性和准确性。
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拖把的清洁与ADAS技术，虽看似无关却都影响自动驾驶视觉感知精度。
拖把的清洁力与ADAS系统的精准度，虽看似不相关却隐喻着自动驾驶汽车视觉感知中细节决定安全的道理。
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