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，承担着至关重要的任务，在复杂的光照条件下，如强光、阴影、逆光等，计算机视觉系统往往面临巨大的挑战。
为了克服这些挑战，首先需要采用先进的图像传感器和摄像头技术，如高动态范围（HDR）摄像头，它们能够捕捉更宽的亮度范围，减少因光照不均而导致的失真，通过多摄像头融合技术，可以结合不同摄像头在不同光照条件下的优势，提高整体感知的准确性和稳定性。
在算法层面，深度学习技术尤其是卷积神经网络（CNN）的引入，使得计算机视觉系统能够从大量数据中学习并自动调整参数，以适应各种光照环境，通过训练模型来学习如何在强光下识别物体轮廓，或在阴影中提取关键特征。
利用图像增强技术对输入图像进行预处理，如直方图均衡化、伽马校正等，可以改善图像的对比度和清晰度，提高系统对光照变化的鲁棒性。
自动驾驶中的计算机视觉要克服复杂光照条件下的挑战，需要从硬件、算法和预处理等多个方面综合施策，才能让自动驾驶汽车在各种光照环境下都能“看得清、认得准”，为乘客提供更加安全、可靠的出行体验。
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在自动驾驶中，计算机视觉通过多光谱成像、动态曝光控制和深度学习算法有效应对复杂光照条件下的挑战。
在自动驾驶领域，计算机视觉通过多光谱传感器、深度学习算法及环境自适应技术有效克服复杂光照条件下的挑战。
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