在夜间驾驶中，ADAS（高级驾驶辅助系统）面临的最大挑战之一是环境光照的急剧下降，这直接影响到摄像头和雷达等传感器的性能，导致对障碍物、行人和其他车辆的检测能力大幅降低。如何提高ADAS系统在低光环境下的感知能力？
答案在于采用多种传感器融合技术，包括但不限于：
1、红外传感器：在夜间或恶劣天气条件下提供持续的视觉输入，弥补可见光摄像头的不足。
2、激光雷达（LiDAR）：通过发射激光并分析其反射回来的时间，即使在完全黑暗的环境中也能生成高精度的3D图像。
3、超声波传感器：作为辅助手段，用于短距离内的障碍物检测，不受光线影响。
4、多光谱传感器：结合不同波长的光来捕捉更多细节，提高在低光条件下的识别能力。
先进的图像处理算法和机器学习技术也被广泛应用于ADAS系统中，通过学习大量夜间驾驶场景的数据，提高系统对夜间特定情况的适应性和准确性，这些技术的综合应用，使得ADAS系统在夜晚也能成为驾驶员的可靠伙伴，有效降低因视线不佳而引发的交通事故风险。
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ADAS系统利用红外摄像头和激光雷达，为夜间驾驶提供'透视夜幕的慧眼'。
ADAS系统利用先进的传感器和算法，为夜间驾驶提供全方位的隐形威胁预警与应对策略。
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