摘要
白天/夜间分类是计算机视觉领域的一项基础性任务，在视频监控、自动驾驶、智能交通等领域具有广泛的应用价值。
传统的分类方法依赖于人工设计的特征，对光照变化、场景复杂度等因素较为敏感，难以满足实际应用需求。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的白天/夜间分类系统取得了显著进展，涌现出许多基于深度学习的分类方法，有效提升了分类精度和鲁棒性。
本文首先介绍了白天/夜间分类的相关概念和研究意义，然后对基于计算机视觉的白天/夜间分类方法进行综述，包括传统方法和基于深度学习的方法，并对不同方法的优缺点进行比较分析。
最后，对白天/夜间分类未来的发展趋势进行了展望。
关键词：计算机视觉；白天/夜间分类；深度学习；图像分类；特征提取
随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像和视频分析的应用越来越广泛，例如视频监控、自动驾驶、智能交通等。
在这些应用中，准确地判断当前场景是白天还是夜晚对于后续的图像处理和分析任务至关重要。
例如，在视频监控领域，白天和夜晚的光照条件差异很大，需要采用不同的图像处理算法才能获得清晰的监控画面；在自动驾驶领域，需要根据不同的光照条件调整车辆的行驶速度和灯光亮度，以确保行车安全。
白天/夜间分类是指根据图像或视频的内容自动判断当前场景是白天还是夜晚。
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