機器視覺在應對夜間交通監(jiān)控的挑戰(zhàn)時，主要采取了以下策略和技術(shù)：

1. 利用先進的視覺感知系統(tǒng)：

自動駕駛汽車和智能交通監(jiān)控系統(tǒng)配備了前置攝像頭、紅外熱成像攝像頭、激光雷達等傳感器，這些設(shè)備可以在黑暗環(huán)境中探測道路、障礙物及其他車輛的位置和動態(tài)信息，確保系統(tǒng)可以安全導航。

2. AI全彩夜視技術(shù)：

通過全自研AI-ISP成像引擎，結(jié)合計算機視覺、深度學習卷積網(wǎng)絡等技術(shù)，實現(xiàn)信號增強、圖像降噪，從而在極低照度下實現(xiàn)實時全彩細節(jié)成像。這種技術(shù)使得無人機或交通監(jiān)控攝像頭在無補光的條件下也能獲取全彩圖像，顯著提升夜間監(jiān)控的安全性和效率。

3. 實時圖像處理與分析：

高效實時圖像處理算法，包括去噪、增強、對比度調(diào)整等，用于提高夜間圖像的清晰度。行為分析算法和深度學習算法用于分析目標的運動軌跡、速度和行為模式，判斷是否存在異常，從而提高預警的準確性。

4. 多傳感器數(shù)據(jù)融合：

自動駕駛汽車還利用高精度地圖系統(tǒng)和車際通信技術(shù)獲取更廣范圍的環(huán)境信息，提前了解即將遇到的道路狀況。實時數(shù)據(jù)融合算法將來自多個攝像機的信息進行融合和分析，提供更全面的場景理解，以應對夜間交通監(jiān)控的挑戰(zhàn)。

5. 優(yōu)化照明系統(tǒng)：

自動駕駛汽車會根據(jù)路況調(diào)整車輛的照明系統(tǒng)，例如，在夜間進入隧道時，系統(tǒng)會自動調(diào)節(jié)大燈照明，以適應環(huán)境變化，確保行駛安全。

6. 應對特定問題：

在夜間監(jiān)控視頻中，為了準確檢測車輛，會利用邊緣閾值、強度因子、大小限制、單獨亮點以及HSV顏色系數(shù)等方法來區(qū)分車輛和其他干擾因素，如高光和路燈亮點等。

機器視覺通過先進的視覺感知系統(tǒng)、AI全彩夜視技術(shù)、實時圖像處理與分析、多傳感器數(shù)據(jù)融合、優(yōu)化照明系統(tǒng)以及針對特定問題的解決方法來應對夜間交通監(jiān)控的挑戰(zhàn)。這些技術(shù)的應用和發(fā)展，使得機器視覺在夜間交通監(jiān)控中發(fā)揮著越來越重要的作用。