智能交通系統(tǒng)中計算機(jī)視覺的應(yīng)用研究

豐富

摘 要：計算機(jī)視覺技術(shù)是一種基于圖像處理的技術(shù)，它可以把二維圖像轉(zhuǎn)化為三維信息，從而實(shí)現(xiàn)計算機(jī)對于三維世界的識別、理解以及預(yù)判。本文對計算機(jī)視覺系統(tǒng)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了分析，僅供參考。

關(guān)鍵詞：計算機(jī)視覺；智能交通；智能監(jiān)控；車輛檢測與流量統(tǒng)計

1 計算機(jī)視覺的發(fā)展現(xiàn)狀

目前計算機(jī)視覺仍為雛形，其巨大的發(fā)展空間正吸引著人們的好奇心、激發(fā)人們的求知欲。識別技術(shù)是計算機(jī)視覺的重要技術(shù)之一。近年來識別技術(shù)不斷發(fā)展，但識別目標(biāo)較為狹隘，通常作為大型系統(tǒng)的一個組成部分。怎樣拓寬識別目標(biāo)、使其能夠在任意環(huán)境中識別任意物體，是識別技術(shù)目前要解決的主要問題，而這一問題的解決對于計算機(jī)視覺和智能交通來說都是巨大的進(jìn)步，解決交通事故將更具效率，預(yù)防交通事故將更有保障。從二十世紀(jì)迄今，計算機(jī)視覺技術(shù)不僅結(jié)合了識別技術(shù)，還結(jié)合了圖形處理技術(shù)、光學(xué)物理和固態(tài)物理、正規(guī)化技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等，其涵蓋的領(lǐng)域?qū)⒃絹碓綇V，結(jié)合的學(xué)科將更加多樣。

我國的計算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展較為緩慢，其投資只來源于一些大型公司企業(yè)，如華為，騰訊等，仍需要國家相關(guān)政策的支持和資金補(bǔ)助。但我國的市場廣闊，隨著知識經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們越來越重視計算機(jī)視覺領(lǐng)域，追求更高的生活品質(zhì)。同時也有越來越多的人投身于計算機(jī)視覺的研究當(dāng)中，響應(yīng)了國家科技創(chuàng)新的號召，共同建設(shè)科技強(qiáng)國。

計算機(jī)視覺的主要問題是實(shí)現(xiàn)二維到三維的轉(zhuǎn)換，這其中受到原始圖像數(shù)據(jù)與其蘊(yùn)含的信息知識之間的語義鴻溝的限制，現(xiàn)在解決這一限制的方法一般采用逆向推導(dǎo)機(jī)制，也因此形成了計算機(jī)視覺的基本框架。

2 計算機(jī)視覺在智能交通中的應(yīng)用

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，交通問題也越來越受到人們的關(guān)注，而傳統(tǒng)的交通系統(tǒng)并不能滿足當(dāng)今路況的需要，因此使交通系統(tǒng)智能化已成為交通發(fā)展的必然趨勢。智能交通系統(tǒng)即將多種信息科技融入交通系統(tǒng)中，使我們的生活更加方便、快捷和安全。它小到人們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫娜蚨ㄎ幌到y(tǒng)、GPS 導(dǎo)航系統(tǒng)和電子收費(fèi)系統(tǒng)，大到交通部門用其來進(jìn)行交通流量與檢測、交通信號的控制和管理以及企業(yè)對自己運(yùn)營車輛進(jìn)行管理等。可見，我們的生活中處處有著智能交通的影子。智能交通運(yùn)用的高新技術(shù)主要有計算機(jī)科學(xué)、通信、模式識別等，而計算機(jī)視覺在其中的作用更是不容小覷。計算機(jī)視覺在智能交通中的應(yīng)用大致分兩大類，為路邊處理系統(tǒng)和車載處理系統(tǒng)。路邊處理系統(tǒng)一般以智能監(jiān)控系統(tǒng)和車輛流量與檢測為代表。

2.1 智能監(jiān)控系統(tǒng)

傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)只能進(jìn)行單一的場景錄制，不僅無法處理大量視頻數(shù)據(jù)，也無法長時間顯示，導(dǎo)致安全隱患不能及時排除，造成無法挽回的損失。相對于其過于被動的性能，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)增加智能因素后主動性大大增加，其不僅能代替人眼，而且能代替人、幫助人完成監(jiān)控、追蹤和預(yù)知等任務(wù)。若把攝像機(jī)等錄入設(shè)備當(dāng)成眼睛，那么計算機(jī)便是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的大腦。智能監(jiān)控系統(tǒng)采用計算機(jī)視覺系統(tǒng)將錄入海量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分割，提取出圖像特征并加以識別，以達(dá)到排除交通安全隱患、追蹤可疑車輛、及時報警等目的。動態(tài)場景視覺監(jiān)控是智能監(jiān)控系統(tǒng)的重點(diǎn)，它包括：快速準(zhǔn)確的運(yùn)動檢測；實(shí)時性的基于三維模型的車輛與行人的定位、識別和跟蹤；基于移動攝像機(jī)的視覺監(jiān)控技術(shù)；多攝像機(jī)的協(xié)作監(jiān)控；事件的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過對序列圖像進(jìn)行自組織、自學(xué)習(xí)的方法建立事件的分布模式；異常現(xiàn)象的檢測、報警與目標(biāo)的行為預(yù)測。

2.2 車輛檢測與流量統(tǒng)計

每一天斑馬線上都會踏過來去匆匆的行人、車輛，紅綠燈會依照著規(guī)律亮起、暗下，一切都顯得井然有序。而在這樣的場景背后，車輛檢測與流量統(tǒng)計發(fā)揮著重要作用。車輛檢測與流量統(tǒng)計通過收集的大量路況數(shù)據(jù)，分析并實(shí)現(xiàn)交通信號的自動控制或提供給交通管理部門和司機(jī)，以達(dá)到疏導(dǎo)車輛，交通通暢的目的。車輛的檢測方法分為兩大系統(tǒng)，一類是埋入式系統(tǒng)，此類系統(tǒng)耗費(fèi)工程量相對較大，且進(jìn)行檢查和維護(hù)時需挖掘路面，但可靠性強(qiáng)；另一類為懸掛式系統(tǒng)，此類系統(tǒng)耗費(fèi)的人力物力相對前者較小，應(yīng)用也更加廣泛。其中基于閉路電視的懸掛式系統(tǒng)由于單個攝像機(jī)和處理器可監(jiān)視多條車道，并對收集而來的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割處理和特征識別，從而對車輛進(jìn)行跟蹤、分類和識別，獲取大量行車數(shù)據(jù)如平均時速、平均車距、單位區(qū)間內(nèi)的車輛數(shù)等，進(jìn)而對交通進(jìn)行有效管理，使人們行車更加流暢無阻。車載處理系統(tǒng)中尤以智能輔助駕駛最為引人關(guān)注。

2.3 智能輔助駕駛系統(tǒng)

在現(xiàn)在，頂著螺旋槳的無人機(jī)已隨處可見，而是否有無人車呢？目前，無人車還尚未被開發(fā)，但已有了向無人車一步步接近的智能輔助駕駛系統(tǒng)。曾有過將輔助駕駛系統(tǒng)當(dāng)作無人駕駛最終致死的特斯拉事件，令人痛心。事實(shí)上，智能輔助駕駛系統(tǒng)有別于無人駕駛，它向無人駕駛技術(shù)接近但始終停留在輔助層面。它通過在汽車的各個部分安裝多個傳感器，收集大量周遭環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合GPS 等技術(shù)對圖像視頻進(jìn)行綜合分析處理，將有用的信息反饋給司機(jī)或使車身直接作出反應(yīng)以避免事故的發(fā)生。智能輔助駕駛主要分為兩種表現(xiàn)形式：一種是被動式報警，在車輛檢測到異常和危險時會通過各種警示方式告知司機(jī)，以便司機(jī)作出判斷避免事故發(fā)生；另一種是主動式干預(yù)，它通過智能識別對車身進(jìn)行控制，提高車輛安全性，如遠(yuǎn)光燈和近光燈的控制、通過超聲波與機(jī)器視覺配合的自動泊車系統(tǒng)等。

目前，智能輔助駕駛系統(tǒng)還需要更高精度的地圖數(shù)據(jù)的采集、定位及導(dǎo)航技術(shù)，同時也需要智能道路技術(shù)的配合，而道路的適應(yīng)性建設(shè)或改造難以一蹴而就，因此智能輔助駕駛系統(tǒng)需要跨行跨業(yè)的多方面協(xié)調(diào)、規(guī)劃和發(fā)展融合，環(huán)環(huán)相扣，互相促進(jìn)和發(fā)展。我國的汽車行業(yè)起步晚，對此項技術(shù)未有相關(guān)計劃和法律規(guī)定，不足夠重視，此技術(shù)的研發(fā)仍由私有企業(yè)和部分大學(xué)研究院進(jìn)行。但我國的智能輔助駕駛系統(tǒng)發(fā)展仍呈上升趨勢，前景良好，需要國家相關(guān)政策支持。隨著人們對汽車安全性能要求的提高，智能輔助駕駛也會越來越受到重視。

3 結(jié)束語

計算機(jī)視覺推動著智能交通的發(fā)展，將計算機(jī)視覺融入智能交通，既提高了其安全和效率，也節(jié)省了人力物力，而智能交通也是計算機(jī)視覺應(yīng)用的重要領(lǐng)域。如何讓計算機(jī)視覺技術(shù)更進(jìn)一步地適應(yīng)交通系統(tǒng)、提高其精密度和準(zhǔn)確度，是擴(kuò)大計算機(jī)視覺在智能交通中的應(yīng)用需要解決的問題。

參考文獻(xiàn)

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[2]祝曉閱.基于計算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)[J].信息通信，2016（1）：141-142.

（作者單位：沈陽聚德視頻技術(shù)有限公司）