在自动驾驶汽车中，监控摄像头作为环境感知的关键设备，其作用不容小觑，即便如此高科技的装备，也存在“盲区”问题，由于物理遮挡、光线变化、以及摄像头分辨率和算法的限制，监控摄像头在特定场景下可能无法准确捕捉到周围环境的信息，在雨天或雾天，摄像头可能因光线不足而失去部分视觉功能；在复杂路况下，如树木、建筑物等障碍物可能阻挡摄像头视线，导致“盲区”出现。
为解决这一问题，自动驾驶领域正不断探索和尝试新的技术方案，多摄像头融合技术通过在不同位置安装多个摄像头，实现360度无死角的环境感知；而基于深度学习的图像处理算法，则能通过算法优化和训练，提高摄像头在复杂环境下的识别能力，结合激光雷达、毫米波雷达等其他传感器数据，形成多模态感知系统，也是当前解决“盲区”问题的重要途径之一。
虽然监控摄像头在自动驾驶中扮演着重要角色，但其“盲区”问题仍需通过技术创新和多种传感器融合来不断优化和完善。
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自动驾驶中的监控摄像头‘盲区’是安全隐忧，通过多角度部署、雷达与视觉融合技术可有效提升全域感知能力。
自动驾驶安全新挑战：监控摄像头盲区需精准算法与多源数据融合解决，确保无遗漏监测。
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