在自动驾驶辅助系统（ADAS）的研发中，我们常常关注车辆周围的物体识别与避障技术，一个鲜为人知却至关重要的应用场景是——车内乘客的衣物识别。
当车辆紧急制动或发生碰撞时，ADAS系统需迅速判断乘客是否穿戴了安全带或是否处于正确坐姿，而内衣，作为人体最贴近的衣物，其材质、厚度和颜色等特性，会直接影响安全带的检测效果，轻薄透气的内衣可能让安全带传感器误判为未系状态，而深色内衣则可能因光线散射问题导致检测不准确。
如何在复杂的光线环境下，准确识别并区分不同材质和颜色的内衣，成为ADAS系统研发中的一项挑战，这要求我们不仅要优化传感器的灵敏度和算法的准确性，还需考虑人体工程学和材料科学等多学科交叉知识。
通过不断的技术革新和跨领域合作，我们正逐步提升ADAS系统对车内乘客穿着的智能识别能力，为每一次出行保驾护航。
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内衣的‘隐秘’角色在ADAS系统中通过智能识别技术，精准捕捉人体轮廓变化。
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