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，其性能的优劣直接关系到驾驶安全与乘车体验，气象条件作为影响车辆行驶环境的重要因素之一，常被忽视在ADAS系统的优化中。
恶劣的天气如雨雪雾等，会显著降低摄像头、雷达和激光雷达等传感器的性能，导致ADAS系统对障碍物、行人和路标的识别精度下降，甚至出现误判，如何有效利用气象预报信息，对ADAS系统进行动态调整和优化，成为了一个亟待解决的问题。
具体而言，通过接入实时气象数据，ADAS系统可以预判并适应即将到来的恶劣天气，自动调整其工作模式和参数设置，在雨天时增加对前方车辆尾灯的亮度识别阈值，在雾天时增强对近距离障碍物的探测能力，这样不仅能提高ADAS系统的准确性和可靠性，还能有效避免因天气因素导致的误操作和安全隐患。
将气象预报信息融入ADAS系统的优化中，是提升智能交通系统整体性能的关键一环。
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