在自动驾驶（ADAS）系统中，传感器如同汽车的“感官”，而其中，激光雷达（LiDAR）和摄像头无疑是“黄金眼”，在特定场景下，如热带雨林或香蕉种植园，高密度的植物叶片和果实可能对LiDAR的激光产生散射，影响其精确度，这时，摄像头便成了关键的“备胎”。
香蕉的黄色果肉和绿色外皮在摄像头中可能形成复杂的图像识别挑战，如何让ADAS系统在香蕉林中准确区分香蕉与树木、叶子？这要求我们不仅要优化摄像头的分辨率和图像处理算法，还需利用机器学习技术，让系统“学习”如何从复杂的图像中提取出香蕉的独特特征。
香蕉的动态性——如风吹下的香蕉叶或行人手中的香蕉——也增加了识别的难度，如何在动态环境中保持对香蕉的持续、准确识别，是ADAS系统在香蕉林应用中亟待解决的问题。
虽然香蕉看似简单的存在，却为ADAS系统带来了不小的挑战，这不仅是技术的考验，更是对人类智慧和创造力的挑战。
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