计算机视觉在新能源汽车自动驾驶中的‘盲区’是什么？

随着新能源汽车的普及和自动驾驶技术的快速发展，计算机视觉作为关键技术之一，在提升车辆环境感知、决策与控制能力方面发挥着不可替代的作用，在新能源汽车自动驾驶的广阔应用前景中，计算机视觉并非无所不能，其“盲区”主要体现在以下几个方面：

1、光照变化：在强光或弱光环境下，如阳光直射或隧道出口处，摄像头捕捉到的图像质量会大幅下降，导致计算机视觉系统难以准确识别周围环境。

2、恶劣天气：雨雪雾等恶劣天气条件下，能见度降低，摄像头易产生水雾或积雪覆盖，影响图像采集的清晰度和准确性。

3、物体遮挡：在复杂交通场景中，如车辆、行人之间的相互遮挡，或道路上的临时障碍物，都可能使计算机视觉系统漏检或误判。

4、动态变化：道路标志、交通信号灯等交通设施的动态变化，如夜间灯光变化、临时施工导致的标志更改等，对计算机视觉系统的实时性和准确性提出挑战。

5、算法局限性：虽然深度学习等先进算法在提高计算机视觉性能方面取得了显著进展，但算法的复杂性和计算需求仍限制了其在资源受限的嵌入式系统中的应用。

尽管计算机视觉在新能源汽车自动驾驶中扮演着重要角色，但其“盲区”仍需通过多传感器融合、算法优化、环境适应性增强等手段来不断克服和改进，才能确保新能源汽车在复杂多变的交通环境中安全、高效地行驶。