镜头污渍检测是指通过计算机视觉技术对车载摄像头镜头上存在的污渍、水滴、雾气等影响成像质量的异物进行自动识别与判断的系统功能。该技术主要利用图像处理算法分析画面中的异常模糊、光斑或对比度降低等现象，结合深度学习模型对典型污渍形态进行特征提取和分类。在自动驾驶系统中，镜头污渍会显著降低环境感知的可靠性，因此该检测功能通常被集成到传感器健康监测模块中，当检测到污染时会触发清洁系统或向驾驶员发出警示。
在实际产品开发中，镜头污渍检测需要平衡实时性与准确性的要求。现代方案多采用轻量级神经网络结合传统图像处理方法，既能在嵌入式设备上高效运行，又能适应雨雪、泥浆等不同污染类型。随着多传感器融合技术的发展，部分高端车型已开始结合激光雷达点云数据来辅助验证摄像头污染状态，这种跨模态校验显著提升了系统的鲁棒性。值得注意的是，该技术的误报率控制尤为关键，过度敏感的检测可能频繁误触发清洁动作，而漏检则可能导致安全隐患。