如何通过计算机视觉技术提升ADAS系统的感知能力？

在智能交通系统中，高级驾驶辅助系统（ADAS）正逐步成为车辆安全与智能化的重要组成部分，计算机视觉技术作为ADAS系统的“眼睛”，在环境感知、目标识别、距离测量等方面发挥着不可替代的作用，如何在复杂多变的道路环境中，进一步提升ADAS系统的感知能力，是当前面临的一大挑战。

问题： 在复杂光照条件下，如何保证ADAS系统计算机视觉技术的稳定性和准确性？

回答： 针对复杂光照条件下的挑战，提升ADAS系统计算机视觉技术的关键在于采用先进的图像处理与深度学习算法，通过引入基于深度学习的图像增强技术，如使用生成对抗网络（GANs）对不同光照条件下的图像进行预处理，可以有效提升图像的对比度和清晰度，减少光照变化对系统性能的影响，采用基于特征融合的算法，将不同光照条件下的图像特征进行融合，提高系统对光照变化的鲁棒性，结合多模态传感器数据（如雷达、激光雷达等）进行融合感知，可以进一步增强系统在复杂环境下的感知能力。

为了确保系统的实时性和准确性，需要不断优化算法的运算效率和模型复杂度，采用轻量级网络结构、知识蒸馏等技术可以降低模型复杂度，提高运算速度，通过持续的在线学习和迭代优化，使ADAS系统能够不断适应新的道路环境和光照条件，提升其智能化水平。

通过结合先进的图像处理、深度学习算法、多模态传感器融合以及持续的在线学习优化等手段，可以有效提升ADAS系统在复杂光照条件下的感知能力，为智能交通系统的安全与智能化发展提供有力支持。