在ADAS（高级驾驶辅助系统）中，计算机视觉作为核心技术之一，负责识别并理解周围环境，以辅助驾驶员做出决策，在复杂光照条件下，如强日光、黄昏或阴雨天，计算机视觉系统常面临挑战。
为了克服这些挑战，可采用以下策略：
1、多光谱传感器：利用不同光谱的相机捕捉更多细节，减少光照变化对图像质量的影响。
2、动态曝光与白平衡调整：根据实时光照条件自动调整相机的曝光和白平衡，确保图像清晰、色彩准确。
3、深度学习与神经网络：训练模型以学习在各种光照条件下的特征表示，提高系统的鲁棒性。
4、融合多源数据：结合雷达、激光雷达等传感器数据，形成互补，提高对复杂光照环境的适应能力。
通过这些技术手段，ADAS系统中的计算机视觉技术能够在复杂光照条件下保持高精度和可靠性，为驾驶员提供更安全、更智能的驾驶辅助体验。
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