复杂环境下特征学习：挑战、方法与应用的深度剖析.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，人工智能和计算机视觉技术迅猛发展，广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业制造、医疗诊断等诸多领域，深刻改变着人们的生产生活方式。然而，这些技术在实际应用中常常面临复杂多变的环境，这对其性能和可靠性提出了严峻挑战。复杂环境通常具有高维度、非线性、不确定性、动态变化以及多模态信息等特点，这些特性使得传统的特征学习方法难以有效提取和利用数据中的关键信息，从而限制了相关技术的进一步发展和应用。

在自动驾驶领域，车辆行驶过程中会遇到各种复杂的路况，如恶劣天气（暴雨、大雾、暴雪等）、不同光照条件（强光直射、逆光、夜间等）、复杂的道路场景（城市街道、乡村小路、