如何利用计算机视觉技术提升ADAS系统的感知能力？

在自动驾驶领域，ADAS（高级驾驶辅助系统）的感知能力是决定其安全性和有效性的关键因素，而计算机视觉技术，作为人工智能的一个重要分支，为ADAS系统提供了强大的“眼睛”，使其能够“看”得更远、更准、更全面。

问题提出：

在复杂多变的交通环境中，如何利用计算机视觉技术有效提升ADAS系统的目标检测、识别与跟踪能力？

回答：

通过深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），ADAS系统可以学习从大量图像数据中提取特征，从而实现对车辆、行人、障碍物等目标的精准检测与识别，利用计算机视觉中的目标跟踪技术，系统可以持续追踪目标对象的位置、速度和方向，即使在目标被部分遮挡或离开视野后也能迅速重新识别并跟踪，结合语义分割和场景理解技术，ADAS系统可以更深入地理解交通环境中的空间关系和上下文信息，从而做出更合理的决策。

为了进一步提升ADAS系统的感知能力，还可以将计算机视觉与雷达、激光雷达等传感器数据进行融合，形成多模态的感知系统，这样不仅可以提高目标检测的准确性和鲁棒性，还能在恶劣天气或夜间等低能见度条件下提供可靠的感知能力。

通过不断优化和升级计算机视觉技术在ADAS系统中的应用，我们可以为驾驶者提供更加安全、智能的驾驶体验。