在自动驾驶辅助系统（ADAS）中，模式识别是关键技术之一，它使系统能够从复杂的环境中提取有用的信息，面对道路上的各种“噪声”干扰——如天气变化、交通标志磨损、非标准驾驶行为等，模式识别的准确性常常受到挑战。
为了跨越这一挑战，ADAS系统采用了多种策略，通过机器学习算法的优化，系统能够学习并适应不同条件下的模式变化，减少“噪声”对识别结果的影响，多传感器融合技术被广泛应用，如摄像头、雷达和激光雷达的结合使用，能够从不同角度和维度获取信息，提高模式识别的鲁棒性，深度学习技术的应用也显著提升了系统对复杂场景的理解能力，使得系统在面对“噪声”时能更准确地识别出真实的目标和情况。
ADAS系统中的模式识别技术通过不断的技术创新和优化，正逐步克服“噪声”带来的挑战，为自动驾驶的安全性和可靠性提供了有力保障。
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