壁画在ADAS系统中的视觉感知挑战是什么？

在自动驾驶汽车（ADAS）系统的视觉感知领域，壁画作为一种独特的场景，为系统带来了特殊的挑战，由于壁画通常位于道路两侧的建筑物或围墙上，其位置和角度多变，使得ADAS系统难以建立稳定的视觉模型，壁画往往具有复杂的纹理和色彩，这可能导致系统在图像处理和特征提取时出现混淆，影响其识别精度，由于壁画可能随时间而变化（如褪色、损坏），这要求ADAS系统具备较高的鲁棒性，能够适应这种变化而不影响其性能。

为了应对这些挑战，ADAS系统需要采用更先进的图像处理和机器学习算法，通过引入深度学习技术来提高对复杂纹理和色彩的识别能力；利用三维重建技术来建立更精确的视觉模型，以应对壁画位置和角度的变化；通过持续的在线学习和更新机制，使系统能够适应壁画随时间的变化。

壁画在ADAS系统中的视觉感知挑战主要体现在模型建立、特征提取、鲁棒性以及适应变化等方面，只有通过不断的技术创新和优化，才能更好地应对这些挑战，提高ADAS系统的实用性和可靠性。