自动驾驶中的视觉检测在夜间驾驶时，主要依靠先进的视觉感知系统来获取环境信息，并确保驾驶的安全可靠。以下是具体的实现方式：
1. 利用多种传感器：自动驾驶汽车通常配备前置摄像头、红外热成像摄像头、激光雷达等传感器。这些传感器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，从而准确感知道路环境，即使在没有路灯或是灯光昏暗的情况下也能获取清晰的视觉信息。
2. 结合高精度地图和车际通信技术：除了视觉感知系统外，自动驾驶汽车还可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。这有助于提前了解即将遇到的道路状况，进一步提高夜间行驶的安全性。
3. 谨慎的决策和控制：在夜间环境下，自动驾驶汽车需要做出更为谨慎的决策和控制。基于视觉感知信息，自动驾驶系统会实时分析道路状况，检测潜在的障碍物和危险源，并做出平稳、安全的驾驶决策。例如，当检测到前方有行人时，系统会降低车速并保持安全距离；遇到弯道时，会适当降低车速并平稳转向。
4. 智能大灯辅助：自动驾驶汽车还可能配备智能大灯，以应对夜间驾驶中的眩光问题。智能大灯可以根据路况自动调整照明，确保行驶安全。
5. AI增强夜视技术：研究人员还在开发AI增强夜视技术，如热辅助探测和测距(HADAR)系统。这种系统通过训练人工智能来确定热像中每个像素的温度、能量特征和物理纹理，产生的图像几乎与传统相机在日光下拍摄的图像一样清晰，有助于自动驾驶车辆在所有户外条件下更安全地运行。
自动驾驶中的视觉检测在夜间驾驶时，通过综合运用多种传感器、高精度地图、车际通信技术、谨慎的决策和控制、智能大灯辅助以及AI增强夜视技术，能够确保驾驶的安全可靠。
