在自动驾驶领域，计算机视觉作为关键技术之一，正扮演着越来越重要的角色，它通过模拟人眼的功能，对道路环境进行实时感知与理解，为自动驾驶车辆提供“视觉”决策依据，要提升自动驾驶的安全性，仍面临诸多挑战。
复杂多变的道路环境要求计算机视觉系统具备高精度的目标检测与识别能力，这包括对行人、车辆、交通标志等各类目标的准确捕捉与分类，任何微小的误差都可能导致严重的后果。
恶劣的天气条件如雨雪雾等会严重影响图像的清晰度与对比度，增加目标识别的难度，这要求计算机视觉系统具备强大的环境适应性与鲁棒性。
如何将计算机视觉与其他传感器（如雷达、激光雷达）的数据进行有效融合，提高整体系统的可靠性与准确性，也是当前研究的热点与难点。
通过不断优化算法、提升硬件性能、加强多传感器融合等手段，可以逐步提升计算机视觉在自动驾驶领域的应用效果，为自动驾驶的安全性保驾护航。
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利用计算机视觉技术，如深度学习和图像识别算法的优化与融合多传感器数据输入, 可显著提升自动驾驶系统的环境感知能力及安全性。
利用计算机视觉技术，精准识别路况与障碍物信息提升自动驾驶安全性。
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