机器视觉在应对夜间交通监控的挑战时，主要采取了以下策略和技术：
1. 利用先进的视觉感知系统：
自动驾驶汽车和智能交通监控系统配备了前置摄像头、红外热成像摄像头、激光雷达等传感器，这些设备可以在黑暗环境中探测道路、障碍物及其他车辆的位置和动态信息，确保系统可以安全导航。
2. AI全彩夜视技术：
通过全自研AI-ISP成像引擎，结合计算机视觉、深度学习卷积网络等技术，实现信号增强、图像降噪，从而在极低照度下实现实时全彩细节成像。这种技术使得无人机或交通监控摄像头在无补光的条件下也能获取全彩图像，显著提升夜间监控的安全性和效率。
3. 实时图像处理与分析：
高效实时图像处理算法，包括去噪、增强、对比度调整等，用于提高夜间图像的清晰度。行为分析算法和深度学习算法用于分析目标的运动轨迹、速度和行为模式，判断是否存在异常，从而提高预警的准确性。
4. 多传感器数据融合：
自动驾驶汽车还利用高精度地图系统和车际通信技术获取更广范围的环境信息，提前了解即将遇到的道路状况。实时数据融合算法将来自多个摄像机的信息进行融合和分析，提供更全面的场景理解，以应对夜间交通监控的挑战。
5. 优化照明系统：
自动驾驶汽车会根据路况调整车辆的照明系统，例如，在夜间进入隧道时，系统会自动调节大灯照明，以适应环境变化，确保行驶安全。
6. 应对特定问题：
在夜间监控视频中，为了准确检测车辆，会利用边缘阈值、强度因子、大小限制、单独亮点以及HSV颜色系数等方法来区分车辆和其他干扰因素，如高光和路灯亮点等。
机器视觉通过先进的视觉感知系统、AI全彩夜视技术、实时图像处理与分析、多传感器数据融合、优化照明系统以及针对特定问题的解决方法来应对夜间交通监控的挑战。这些技术的应用和发展，使得机器视觉在夜间交通监控中发挥着越来越重要的作用。
