要在复杂环境和低光照条件下提高计算机视觉技术的物体识别准确率，可以采取以下几个方法：
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数据增强：在训练集中添加各种复杂环境和低光照条件下的图片，通过增加数据的多样性，使算法能够更好地适应各种场景。
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预处理：对输入图片进行预处理，如去噪、对比度增强、直方图均衡化等，以提高图像质量和对比度，从而增加物体的可见性。
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网络设计：选择合适的网络结构和模型，如深度神经网络（CNN）等，以提高对复杂环境和低光照条件下物体的识别能力。
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多尺度检测：在物体识别过程中，使用多尺度的滑动窗口或金字塔图像来检测物体，以捕捉不同尺度和分辨率下的物体特征。
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集成学习：使用集成学习方法，如多模型融合、投票算法等，将多个模型的结果进行综合，以提高识别准确率。
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引入先验知识：利用先验知识，如物体的形状、纹理等特征，结合计算机视觉技术，提高物体识别准确率。
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硬件优化：通过使用更高性能的计算设备，如GPU加速、专用硬件等，来提高计算机视觉技术的处理速度和准确率。
以上是一些常见的方法，具体的应用还需要根据具体场景和需求进行调整和优化。要在复杂环境和低光照条件下提高计算机视觉技术的物体识别准确率，可以采取以下几个方法：
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数据增强：在训练集中添加各种复杂环境和低光照条件下的图片，通过增加数据的多样性，使算法能够更好地适应各种场景。
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预处理：对输入图片进行预处理，如去噪、对比度增强、直方图均衡化等，以提高图像质量和对比度，从而增加物体的可见性。
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网络设计：选择合适的网络结构和模型，如深度神经网络（CNN）等，以提高对复杂环境和低光照条件下物体的识别能力。
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多尺度检测：在物体识别过程中，使用多尺度的滑动窗口或金字塔图像来检测物体，以捕捉不同尺度和分辨率下的物体特征。
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集成学习：使用集成学习方法，如多模型融合、投票算法等，将多个模型的结果进行综合，以提高识别准确率。
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引入先验知识：利用先验知识，如物体的形状、纹理等特征，结合计算机视觉技术，提高物体识别准确率。
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硬件优化：通过使用更高性能的计算设备，如GPU加速、专用硬件等，来提高计算机视觉技术的处理速度和准确率。
以上是一些常见的方法，具体的应用还需要根据具体场景和需求进行调整和优化。