在繁华的夜市街上，灯光闪烁、人潮涌动，但这样的环境却给汽车ADAS（高级驾驶辅助系统）带来了不小的挑战，低光环境下，摄像头和传感器难以捕捉到清晰的图像和准确的数据，导致避障、行人检测等功能大打折扣，如何在夜市街这样的复杂环境中，提升ADAS系统的性能呢？
采用红外线或热成像技术是关键，这些技术能在低光甚至无光环境下工作，通过捕捉物体发出的红外辐射或热量差异来识别障碍物和行人，有效弥补可见光摄像头的不足，优化算法也是必不可少的，通过机器学习等先进技术，ADAS系统可以不断学习并优化在低光环境下的图像处理和数据分析能力，提高识别的准确性和速度，增强照明设计也是提升夜视性能的有效手段，在车辆前部安装更强的照明设备，如高亮度的LED大灯或激光雷达，可以为ADAS系统提供更充足的光源，从而提升其工作效果。
面对夜市街这样的低光环境挑战，通过采用红外线/热成像技术、优化算法和增强照明设计等措施，可以有效提升ADAS系统的性能，为驾驶者提供更安全、更可靠的辅助驾驶体验。
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在夜市街的暗黑挑战中，通过增强ADAS系统对低光环境的感知与处理能力来提升其性能表现。
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