在自动驾驶技术的探索中，计算机视觉作为“眼睛”的角色至关重要，一个关键问题是：如何使计算机视觉系统在复杂多变的道路环境中，准确、高效地“看见”并理解周围环境？
回答这一问题，首先需了解计算机视觉在自动驾驶中的两大挑战：一是环境多样性的挑战，包括不同天气、光照条件以及各种路面材质；二是实时性的要求，系统需在毫秒级内做出反应以保障安全。
为应对这些挑战，现代自动驾驶系统采用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来处理高分辨率的摄像头图像，通过大量数据训练，这些网络能够学习到从图像中提取有用特征的能力，如车道线、行人、交通标志等，多传感器融合技术（如雷达、激光雷达）与计算机视觉相结合，形成互补优势，提高对环境的全面感知能力。
边缘计算和云计算的结合使用，确保了数据处理的高效性和实时性，使得自动驾驶汽车能够“即见即行”，在瞬息万变的路况中做出正确决策。
计算机视觉在自动驾驶中的“看见”能力，是技术、数据、算法与硬件协同作用的结果，随着技术的不断进步，未来的自动驾驶汽车将更加“慧眼识途”，为人类带来更安全、更便捷的出行体验。
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在自动驾驶的未来，计算机视觉通过深度学习算法'看见道路’，为安全出行铺设智能之眼。
在自动驾驶的未来，计算机视觉通过深度学习算法'看见道路’，为安全出行铺就智能之眼。
在自动驾驶的未来，计算机视觉通过深度学习识别路标与障碍物，
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