如何根据openCV中的输入帧动态调整hsv阈值范围以实时检测车辆的转向指示灯

如何解决如何根据openCV中的输入帧动态调整hsv阈值范围以实时检测车辆的转向指示灯

情况：根据输入视频帧和边界框值实时检测车辆的转向灯开/关（基于视频帧中的车辆检测）

我有一组基于日视频帧数据集的用于日场景的上限（U1）和下限（L1）阈值（h，s，v）， L1=(18,150,180) U1=(28,75,255) #琥珀色

基于夜间视频帧数据集的夜间场景的另一组上限（U2）和下限（L2）阈值（h，s，v）， L2=(18,60,80) U2=(28,255) #琥珀色

和另一组基于有雾视频帧数据集的有雾场景的上限（U3）和下限（L3）阈值（h，s，v）值。 L1=(18,120,150) U1=(28,255) #琥珀色

如何根据每个输入视频帧的强度 (v) 实时动态调整 (h,s,v) 值（任何不同强度的新场景）或任何方法。

注意： 我的输入是：

1. 当前输入帧的强度。
2. yolo 模型中关于车辆检测的边界框值。
3. 3 个场景（白天、黑夜和雾天）的三个不同的上下阈值数据集

在这种情况下，是否有任何基于估计的方法适用于数据集和输入视频强度？