如何在古镇街道中优化ADAS系统以提升行车安全？

在古镇街道中，由于道路狭窄、建筑密集、行人众多等特点，行车环境复杂多变，对自动驾驶汽车（ADAS）系统的要求也更为严格，如何在这样的环境中优化ADAS系统，以提升行车安全，是当前亟待解决的问题。

针对古镇街道中建筑密集、视线受阻的问题，ADAS系统需要增强对周围环境的感知能力，这可以通过提升摄像头和雷达的分辨率和探测范围来实现，确保车辆能够及时识别出前方的障碍物和行人，利用机器学习算法对古镇街道的特定场景进行训练，提高系统对复杂环境的适应能力。

古镇街道中行人众多，且行人的行为模式与现代城市有所不同，ADAS系统需要更加精细地处理行人的检测和预测，以避免因误判或漏判而导致的交通事故，这可以通过引入更先进的行人检测算法和预测模型来实现，如基于深度学习的行人行为预测模型，能够更准确地预测行人的运动轨迹和意图。

古镇街道中的交通规则和标志也可能与现代城市有所不同，ADAS系统需要具备对不同交通规则和标志的识别能力，以确保车辆能够遵守当地的交通法规，这可以通过引入交通规则和标志的数据库，以及利用机器学习算法进行自动学习和更新来实现。

优化ADAS系统在古镇街道中的表现，需要从增强感知能力、精细处理行人检测和预测、以及适应不同交通规则和标志等方面入手，才能确保自动驾驶汽车在古镇街道中安全、高效地行驶。