如何通过计算机视觉技术提升ADAS系统的感知能力？

在自动驾驶辅助系统（ADAS）的研发中，计算机视觉技术扮演着至关重要的角色，它不仅能帮助系统“看”清周围环境，还能“理解”所看到的内容，从而做出相应的驾驶决策，如何在复杂多变的交通场景中，进一步提升ADAS系统的感知能力，是当前面临的一大挑战。

答案：

提升ADAS系统感知能力的关键在于深化计算机视觉技术的应用，可以通过引入深度学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN），来增强对复杂图像的识别能力，这些算法能够从大量数据中学习特征，提高对交通标志、行人、车辆等目标的识别精度，采用多传感器融合技术，如雷达、激光雷达（LiDAR）与摄像头数据的结合，可以弥补单一传感器在特定环境下的局限性，提高系统的鲁棒性，利用语义分割和场景理解技术，使ADAS系统能够“理解”所观察到的场景含义，如区分行人是正在过马路还是只是路过，这对于避免误判至关重要，持续的模型优化和迭代也是不可或缺的，通过不断收集实际驾驶中的数据反馈，对模型进行微调，确保其能适应不断变化的交通环境。

通过深度学习、多传感器融合、语义分割以及持续的模型优化等手段，可以有效提升ADAS系统的感知能力，为自动驾驶的安全与智能性提供坚实的技术支撑。