數字圖像處理技術在智能交通中的應用與研究

[摘 要] 隨著數字圖像處理技術的日益發展，在智能交通系統中，交通視頻監測以圖像處理為主的技術已經成為前沿研究領域。基于此，對智能交通系統中數字圖像處理技術的特點進行了分析，并對在信息采集、車牌識別、車輛檢測與跟蹤等方面的應用進行了具體的分析。

[關 鍵 詞] 智能交通；數字圖像處理技術；應用

[中圖分類號] U495 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2016）17-0147-01

新的歷史時期，為了更好地推進平安城市的建設。全國各地都在加大公共工程項目的實施力度，以努力營造一個安全和諧的城市環境。對交通問題的處理，采用人工值守的方式，往往有較低的效率和需要極高的勞動力成本。而基于高新技術的智能交通系統不僅會使勞動力成本降低，還能使工作效率極大的提升。本文對智能交通中數字圖像處理技術的具體應用進行了研究。

一、交通信息采集

隨著迅猛發展的數字圖像處理技術，在交通領域中，數字圖像分析法的應用越來越廣泛。和傳統的交通信息采集方法相比，它對交通主線無干擾，并能實時、準確和全面的監測交通信息，是能否高效運行智能交通系統的關鍵。通過研究智能交通系統，能夠對包括交通密度、車速車型分類、車流量在內的運行信息進行獲取。而這些信息是真正提高交通智能化最重要的途徑。采集有效正確的交通信息，能實現對交通的有效管理，并對車流進行自動調節，保障車輛在道路上的順暢通行。

不斷進步的交通信息采集技術，是高效發展智能交通系統的基礎和保障，同時也是使交通安全性提高的前提。交通信息采集已經從單一模式轉變為多方法采集，雷達測速儀等一些常用的信息采集方法，都在一定程度上達到信息的檢測，但因為路面開槽來埋置線圈，會對路面產生破壞。基于圖像處理的交通信息采集方法，可從數字圖像上，對高質量的圖像進行提取，進而對交通運行的特征信息進行了獲取，它既能精確地定位車輛的空間位置，還能對單車測速不足的缺陷進行彌補。在交通信息采集中，只需要保障拍攝條件，不必管制主線交通，就可提高采集效率，并可真實的體現交通流狀況，還能在一定程度上減少交通人力和物力的投入。

二、車牌識別技術

當前交通管理的主要方向就是智能交通系統，而機動車牌自動識別作為智能交通系統的重要組成，可使車輛管理的工作效率大大提升，并促進交通管理智能化和自動化的進一步發展。在高速公路超速自動化監管系統、封閉式居民小區保安管理以及停車場收費管理中，車牌自動識別系統的應用前景非常廣泛的。

車牌識別系統是指能對車輛牌照信息進行自動提取并進行處理的技術，它主要是由三個部分組成，即圖像識別、圖像預處理和圖像采集。該系統是在計算機管理系統和數字攝像設備的基礎上，采集并處理車輛圖像，通過先進的人工智能技術、模式識別和圖像處理，將車牌的位置在圖像中找到，將組成車牌號碼的全部字符圖像提取出來，并對車牌中的數字、字母和文字進行進一步的識別，最后將真實號碼給出。所以說，在智能交通領域中，車牌識別系統是模式識別技術和計算機視覺的重要組成，對于現代智能交通，意義非常重大。

三、運動車輛視頻分割與跟蹤技術

為了對車輛的運動數據進行獲取，在早期的公共道路交通管理中，通常是運用感應線圈等硬件測量的方法。而這種方式不利于安裝，同時也會損壞路面，對交通和道路壽命會產生直接的影響。而若是采用攝像頭對道路視頻進行拍攝，再采用計算機軟件處理，會使獲取車輛運動數據的靈活性和方便性極大的增加。隨著當前迅猛發展的計算機技術，不再需要復雜的線圈設備來獲取交通數據，只需將相關的攝像頭安裝在需要檢測的路段。利用光纖等傳輸線路，將經過壓縮后的攝像頭拍攝的道路數字化視頻向監控中心傳輸，而監控中心的計算機采用數字圖像處理方法，實時跟蹤和監測公路交通中運動的車輛，這是識別和分析車輛行為的前提和基礎，而提取背景、運動點團的位置，以及跟蹤運動物體，這幾個步驟，是識別和分析車輛行為的幾大步驟。通過這幾年的不斷研究，相關人員比較和分析不同的實驗，并通過現場實驗，改進了運動目標檢測與跟蹤方法，但在車輛運行緩慢，交通擁擠的環境下，由于遮擋比較嚴重，會對車輛的跟蹤帶來誤差，需要進一步研究在嚴重遮擋及惡劣條件下車輛運動的跟蹤情況。

結論：伴隨著科技的進步，人們開始不斷加深對城市智能交通系統的認識，為現有產品的升級和新項目建設工作提供充足的市場空間，促進了城市智能交通行業的可持續發展。數字圖像處理技術的加入，成為重要的發展助力，推動了智能交通行業的發展。而數字圖像處理方面，為了能使識別和檢測中的問題得到有效解決，需要對具有較強適應性的算法進行研究，推動面向智能交通行業的數字圖像處理技術邁向新的臺階。

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