在自动驾驶辅助系统（ADAS）的研发中，计算机视觉技术作为核心之一，扮演着至关重要的角色，它通过处理和分析来自摄像头等传感器的图像数据，帮助系统识别周围环境中的障碍物、行人、交通标志等，从而做出相应的驾驶决策，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。
要解决的是复杂环境下的鲁棒性问题，在恶劣天气条件（如雨雪雾）或高动态范围光照变化下，传统计算机视觉算法往往难以准确识别目标，为此，可以引入深度学习技术，通过训练大规模数据集来提高算法的泛化能力和鲁棒性，结合多传感器融合技术，如雷达和激光雷达（LiDAR）的数据，可以进一步增强对环境的感知能力。
提高算法的实时性和计算效率也是关键，在保证准确性的同时，要优化算法结构，减少计算复杂度，确保在车载计算平台上能够实时处理大量数据，利用边缘计算和云计算的协同，可以进一步加速数据处理和决策过程。
通过深度学习、多传感器融合以及优化算法结构等手段，可以显著提升ADAS系统的感知能力，为自动驾驶技术的发展奠定坚实基础。
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利用计算机视觉技术，如深度学习算法和图像处理技巧增强ADAS系统的感知能力。
利用计算机视觉技术，如深度学习与图像识别算法优化ADAS系统感知能力。
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