在自动驾驶辅助系统（ADAS）的研发中，计算机视觉技术作为“眼睛”的角色，扮演着至关重要的角色，它通过处理和分析来自摄像头、雷达和激光雷达等传感器的数据，帮助车辆识别周围环境中的障碍物、行人、交通标志等，如何更有效地利用计算机视觉技术来提升ADAS系统的感知能力，仍是一个亟待解决的问题。
要解决的是数据融合问题，不同传感器提供的数据在质量、范围和精度上存在差异，如何将这些数据有效融合，提高感知的准确性和可靠性，是关键所在，算法的优化也是必不可少的，随着深度学习等先进技术的不断发展，如何将这些技术应用于ADAS系统中，提高其处理复杂场景的能力，是当前研究的热点，还需要考虑如何将计算机视觉技术与车辆控制、决策系统等紧密结合，实现从感知到行动的快速、准确响应。
利用计算机视觉技术提升ADAS系统的感知能力，不仅需要解决数据融合和算法优化等技术问题，还需要在系统集成和实际应用中不断探索和创新。
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