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。
在自动驾驶领域，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挑战。
在自动驾驶中，计算机视觉通过算法优化和多传感器融合克服复杂光照挑战。
在自动驾驶中，计算机视觉通过算法优化与多传感器融合技术有效应对复杂光照条件挑战。
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