在自动驾驶领域，ADAS（高级驾驶辅助系统）的行人检测技术是确保道路安全的关键一环，在复杂多变的交通环境中，如秋季公园内摆动的秋千，对ADAS系统的行人检测算法提出了巨大挑战。
问题： 如何在不增加计算复杂度和成本的前提下，提高ADAS系统在类似秋千这类动态背景下的行人检测精度？
回答： 针对这一问题，一种有效的解决方案是采用基于深度学习的视觉算法，特别是结合时空上下文信息的检测方法，通过分析视频流中连续帧的图像信息，算法可以识别出因秋千摆动而产生的动态背景特征，并据此调整行人的检测阈值和策略，引入注意力机制，使模型能够聚焦于最可能包含行人的区域，有效减少因秋千干扰导致的误检或漏检，通过这些技术手段，ADAS系统能在保持高效运行的同时，显著提升在复杂环境下的行人检测精度，为道路安全保驾护航。
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