在自动驾驶汽车（ADAS）系统中，视觉感知是至关重要的组成部分，它依赖于高精度的摄像头来捕捉并分析周围环境，一个常被忽视的场景是拖把在道路上的使用——这可能对ADAS系统的视觉感知产生意想不到的影响。
当拖把在道路上拖动时，其反射的阳光或周围光线可能被ADAS系统的摄像头误认为是其他物体，如行人、动物或障碍物，从而触发不必要的警报或避让反应，拖把的材质和颜色也可能导致摄像头在图像处理时出现误判，影响自动驾驶汽车的决策系统。
如何有效识别并过滤掉拖把等非关键物体的影响，是ADAS系统研发中需要解决的一个重要问题，这要求我们在算法设计时考虑更多的场景细节，如拖把的常见位置、形状特征以及其与周围环境的对比度等，以提升ADAS系统的鲁棒性和准确性。
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