在自动驾驶领域，ADAS系统（高级驾驶辅助系统）的视觉感知能力是确保行车安全的关键，一个常被忽视的挑战是，穿着卫衣的行人或骑行者往往在摄像头捕捉的画面中“消失”或“隐身”，这主要因为卫衣的颜色和材质容易与周围环境融为一体，降低识别度。
为了解决这一问题，我们首先需采用更先进的图像处理算法，如深度学习技术，来增强对复杂背景中微小差异的辨识能力，这包括对卫衣颜色、纹理以及运动轨迹的精细分析，从而提高行人的检测率，多模态感知融合技术也不可或缺，通过结合激光雷达、毫米波雷达等不同传感器的数据，形成更全面的环境感知，减少因卫衣造成的视觉盲区，提升摄像头自身的性能，如采用更宽的光谱范围、更高的动态范围和更强的光线适应性，也能有效提升对卫衣行人的识别能力。
虽然卫衣在视觉上给ADAS系统带来了挑战，但通过技术创新和跨模态融合，我们能够逐步克服这一难题，为自动驾驶汽车的安全行驶提供更加坚实的保障。
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通过优化ADAS系统中的卫衣识别算法，利用更精细的图像处理技术提升视觉感知准确性。
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