在ADAS（高级驾驶辅助系统）的构建中，信息科学扮演着至关重要的角色，它不仅涉及数据的收集、处理和存储，更在于如何利用这些数据为系统提供智能决策的依据，一个核心问题是：如何在海量、复杂且实时变化的数据中，实现智能决策的精准性？
通过先进的传感器技术（如摄像头、雷达、激光雷达等）和车辆通信系统（V2X），ADAS系统能够收集到包括道路环境、其他车辆行为、行人动态等在内的丰富信息，这些信息经过信息科学的处理，如数据清洗、特征提取和模式识别，能够转化为对系统有价值的“知识”。
利用机器学习和深度学习算法，ADAS系统能够从历史数据中学习并预测未来可能的驾驶场景，这不仅能够提高对突发事件的响应速度，还能在常规驾驶中提供更智能的辅助建议。
信息科学的另一大贡献在于其可视化技术，通过将复杂的数据转化为直观的图形或图像，驾驶员和系统开发者都能更清晰地理解数据背后的含义，从而做出更准确的决策。
信息科学在ADAS系统中的精准决策过程中，通过数据采集、处理、学习和可视化等手段，为智能交通系统的安全、高效和可持续发展提供了坚实的支撑。
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