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我正在开发一个基于图像识别的自动驾驶系统,但发现夜间或恶劣天气下的图像识别效果很差。如何找到解决方案或优化策略?

我的自动驾驶系统需要在各种环境下都能准确识别道路标志和障碍物,但夜间或恶劣天气下的图像质量较差,导致识别效果大打折扣。我希望通过百度搜索找到一些针对夜间或恶劣天气下图像识别的解决方案或优化策略,比如使用红外摄像头、增强图像对比度等。

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牧心
  1. 多传感器融合策略

在极端天气条件下,单独依赖传统的激光雷达或摄像头进行安全导航显得力不从心。然而,当这些技术携手并进,形成强大的联盟时,故事便截然不同,它们共同赋予了系统*的适应性和鲁棒性。为此,全球范围内的研发团队正积极探索并实践着雷达、红外摄像机、门控摄像机、立体视觉摄像机、气象站及多种天气敏感传感器的创新组合与排列。当然,要确保这一融合策略发挥*效能,关键在于对各传感器进行*的标定与同步,以实现无缝协作与性能*化。

  1. 机械防护与清洁的创新路径

面对自动驾驶(AV)在恶劣天气中遭遇的种种挑战,汽车企业纷纷回归基础,采用直观而经济的机械手段作为应对之策。正如人们面对问题时常有的“拧紧螺丝”般的直接反应,这些企业也在努力通过简单却有效的机械解决方案来克服难关。以沃尔沃为例,在斯堪的纳维亚的严冬中,他们敏锐地观察到前车行驶引起的雪漩涡对传感器造成的困扰,通过不断尝试与调整,最终将雷达和摄像机巧妙地安置于挡风玻璃之后,有效避免了积雪的直接侵袭。尽管这一方案在某种程度上是市场需求的妥协,因为它限制了传感器在驾驶室内的布局,但它确实为特定环境下的传感器?;ぬ峁┝丝尚械乃悸贰?/p>

此外,对于无法直接置于车窗后的传感器,如长波红外(LWIR)热成像设备,我们仍需探索其他解决方案。与此同时,被动防护技术也展现出了其独特的价值。疏水膜在提升汽车挡风玻璃性能方面的成功应用,提供了灵感——将疏水涂层应用于AV传感器表面,可以显著提升其抗水性能,减少水雾和雨滴的干扰。PPG等公司已在此领域取得了显著进展,为自动驾驶车辆传感器防护提供了创新的选择。

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