在自动驾驶技术的不断进步中，计算机视觉作为“眼睛”的角色，扮演着至关重要的角色，在夜间或低光环境下，其性能常面临挑战，由于光线不足，摄像头捕捉到的图像质量下降，导致物体识别、道路标志检测等任务变得困难，这无疑是自动驾驶技术的一个“盲区”。
为了提升夜间行驶的识别能力，研究者们正致力于开发更先进的算法和技术，基于深度学习的图像增强和超分辨率技术成为突破口，通过训练模型学习如何从低质量图像中“恢复”出高质量信息，即使在昏暗的夜晚也能实现清晰的物体识别和道路追踪，多模态传感器融合技术也是解决之道，结合雷达、激光雷达等不同类型传感器的数据，可以弥补单一视觉传感器的不足，提高系统的鲁棒性和准确性。
随着技术的不断革新，计算机视觉在夜间行驶中的“盲区”将被逐步填补，自动驾驶汽车将更加智能、安全地穿梭于城市的每一个角落，无论白天还是黑夜。
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夜间行驶，计算机视觉需强化照明适应与深度学习算法优化以突破'盲区’，提升自动驾驶安全性。
夜间行驶中，计算机视觉的'盲区’挑战在于光线不足，通过增强照明、多光谱传感器融合技术可显著提升识别能力。
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