在复杂环境下如何提高车辆类型识别的成功率？

在复杂环境下提高车辆类型识别的成功率，需从数据、算法和系统优化三方面入手。首先，应采集多样化的训练数据，涵盖不同光照、天气及遮挡情况，提升模型泛化能力。其次，采用深度学习方法如卷积神经网络（CNN）或YOLO等目标检测算法，并结合多任务学习，同时识别车辆类型与位置，提高准确性。此外，可引入注意力机制，增强对关键特征的提取。最后，优化系统集成，如融合激光雷达与摄像头数据，利用多传感器信息互补，降低环境干扰影响。通过以上措施，可有效提升复杂场景下车辆类型识别的稳定性和准确率。

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