淺析智能交通中數(shù)字圖像處理技術(shù)的運(yùn)用

賽朋飛 李梁娟

摘要：數(shù)字圖像處理技術(shù)是當(dāng)前廣泛應(yīng)用在生產(chǎn)生活領(lǐng)域的常見計算機(jī)技術(shù)，其擁有再現(xiàn)性強(qiáng)、處理精度高、適用面寬、靈活性強(qiáng)等特點(diǎn)，可以被運(yùn)用在智能交通中違章現(xiàn)象抓拍以及車輛動態(tài)跟蹤等方面，對于提升智能交通工作質(zhì)量效率有著重要的作用。

關(guān)鍵詞：智能交通;數(shù)字圖像處理技術(shù);車輛跟蹤

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）10-0081-01

智能交通在相對完善的道路上利用電子技術(shù)、人工智能技術(shù)、地理信息技術(shù)、計算機(jī)計算、傳感器技術(shù)等，用于滿足交通運(yùn)輸管理需求的系統(tǒng)，能夠?qū)煌▽?shí)現(xiàn)精準(zhǔn)高效的現(xiàn)代化管理。其中，圖像處理技術(shù)是智能交通中重要的技術(shù)之一，對于維護(hù)交通秩序有著重要的作用。

1 數(shù)字圖像處理技術(shù)

數(shù)字圖像處理技術(shù)是利用計算機(jī)對圖像進(jìn)行噪聲去除、復(fù)原、提取特征等處理的技術(shù)。當(dāng)前數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在物理化學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、氣象環(huán)保、水利工程、軍事、通信、交通等領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理技術(shù)的優(yōu)勢十分明顯，在應(yīng)用過程中有以下幾個特點(diǎn)：第一，再現(xiàn)性強(qiáng)。與模擬圖像處理相比，數(shù)字圖像處理不會猶豫凸顯光存儲與傳輸復(fù)制的操作導(dǎo)致圖像質(zhì)量降低，原稿能夠清晰的再現(xiàn)圖像質(zhì)量[1]。第二，處理精度高。數(shù)字圖像處理技術(shù)對圖像處理的精讀性對較高，能夠?qū)⒛M圖像數(shù)字化處理成任意規(guī)格的二維數(shù)組，能夠滿足圖像處理的大部分需求。對于計算機(jī)來說，不論數(shù)組大小以及像素的位數(shù)，處理程序與過程是相同的。因此，不論圖像精讀多高都可以利用計算機(jī)進(jìn)行處理，只需要在處理中調(diào)整程序數(shù)組參數(shù)即可。第三，適用面寬。圖像可以源自不同途徑的信息源，不論是可見光圖像，還是不可見的波譜圖像都可以進(jìn)行處理。從圖像的實(shí)體規(guī)格來看，不管是細(xì)小的電子顯微鏡圖像，還是宇宙航空圖像、天文望遠(yuǎn)鏡圖像均可以通過經(jīng)過數(shù)字編碼處理后通過二維數(shù)組呈現(xiàn)灰度圖像，可以使用計算機(jī)進(jìn)行處理。只需要根據(jù)不同圖像來源途徑選擇合適的圖像信息采集手段就可以任意使用數(shù)字圖像處理技術(shù)[2]。第四，靈活性強(qiáng)。數(shù)字圖像處理大致可以分為圖像像質(zhì)改善、圖像分析以及圖像重建三個主要方面，其中每一方面均涵蓋了十分復(fù)雜的內(nèi)容。鑒于圖像光學(xué)處理從原理上分析只能夠開展線性運(yùn)算，還可以進(jìn)行非線性處理，只要是可以使用數(shù)學(xué)公式或者邏輯關(guān)系來表達(dá)的運(yùn)算都可以利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來完成。

2 智能交通中數(shù)字圖像處理技術(shù)的運(yùn)用

2.1 違章現(xiàn)象抓拍

在智能交通尚未普及的傳統(tǒng)交通環(huán)境中，由于缺乏有效的執(zhí)法手段，在很多交通場合，如無人值守路口、單行線、緊急停車區(qū)域、公交車專用道等場合會出現(xiàn)違章行車情況，如闖紅燈、逆向、非法占用車道等，嚴(yán)重影響了交通秩序，危害他人的生命財產(chǎn)安全。而利用數(shù)字圖像處理技術(shù)可以利用計算機(jī)高分辨率圖像采集技術(shù)、智能圖像識別技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等對違法行為進(jìn)行抓拍[3]。數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通中闖紅燈抓拍中具有以下幾個優(yōu)勢：一是利用智能圖像識別技術(shù)，快速識別違章車輛。利用智能圖像識別技術(shù)，能夠使得智能交通系統(tǒng)自動跟蹤并識別違章車輛的行駛軌跡，并高精度抓拍違章車輛車牌的特寫照片，不需要另外設(shè)置圈線，十分便捷可靠;二是利用高分辨圖像采集技術(shù)進(jìn)行連續(xù)抓拍。高清晰圖像采集技術(shù)所抓拍的圖像十分清晰，色彩還原度高、采集速度快、精準(zhǔn)度高，在不同車速下都可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)了連續(xù)抓怕并將其記錄;三是利用全景與特寫抓拍結(jié)合，全景圖片全面在線車輛為證全過程，特寫圖片則提供違章車輛的詳細(xì)信息，為出發(fā)違章車輛提供了證據(jù)。當(dāng)前我國機(jī)動車車輛牌照區(qū)域牌底與牌字顏色對比明顯，邊緣豐富;車牌區(qū)域水平或垂直頭型呈現(xiàn)連續(xù)的峰、谷、峰分布，因此可以利用邊緣模板算法以及HSI顏色模型算法來對車牌圖像進(jìn)行圖像處理。

2.2 車輛動態(tài)跟蹤

在交通道路管理中為了獲取車輛的運(yùn)動軌跡與數(shù)據(jù)，初期采用的感應(yīng)線圈等需要硬件設(shè)施作為支撐的方式，但這類技術(shù)要求將硬件設(shè)施埋設(shè)在路面中，對路面會產(chǎn)生一定損壞，安裝過程也相對復(fù)雜，對交通正常運(yùn)行有一定影響。基于數(shù)字圖像處理技術(shù)下的攝像頭視頻拍攝，在經(jīng)過計算機(jī)軟件圖像處理，則能夠在保障道路秩序的基礎(chǔ)上精準(zhǔn)獲取車輛動態(tài)信息[4]。在道路交通中對運(yùn)動車輛進(jìn)行高效檢測與跟蹤，是對車輛是否出現(xiàn)違章行為與識別的基礎(chǔ)，而車輛運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤則需要經(jīng)過背景分析、運(yùn)動點(diǎn)提取、運(yùn)動點(diǎn)位置提取、運(yùn)動物體跟蹤等過程。經(jīng)過數(shù)字圖像處理技術(shù)的成熟發(fā)展，上述過程都已經(jīng)形成較為成熟的短發(fā)。如在背景提取中改進(jìn)的基于均值的背景提取算法以及減少圖像像素的興趣區(qū)提取算法等，各類成熟的算法能夠有效跟蹤動態(tài)車輛。如在夜晚車輛動態(tài)跟蹤中，由于夜晚環(huán)境限制，車輛輪廓不夠清晰，無法單純使用背景差分或幀差分等方式來進(jìn)行車輛跟蹤，如利用幀差分進(jìn)行車輛動態(tài)檢測時會導(dǎo)致車輛連成一片，難以準(zhǔn)確分辨。基于此，可以利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來對運(yùn)動車輛進(jìn)行高效檢測。一是檢測車輛車頭燈，將其作為車輛標(biāo)志對車輛將信息跟蹤;二是使用Retinex來減少燈光的影響，再利用幀差法檢測車輛時排出車頭燈造成的影響，只保留車輛運(yùn)動的本身。

3 結(jié)語

數(shù)字圖像處理技術(shù)是一項(xiàng)應(yīng)用十分廣泛計算機(jī)技術(shù)，已經(jīng)成熟應(yīng)用在智能交通中，尤其是應(yīng)用在車輛違法行為、車輛動態(tài)跟蹤方面。伴隨著計算機(jī)技術(shù)與圖像處理技術(shù)不斷成熟發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)中不可或缺的核心技術(shù)之一。為了進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)字圖像處理技術(shù)的效用，數(shù)字圖像處理技術(shù)將會在智能交通系統(tǒng)中更多領(lǐng)域應(yīng)用，從而在實(shí)踐中提升軟件與硬件技術(shù)，不斷提升數(shù)字圖像處理技術(shù)的精準(zhǔn)度與清晰度。

參考文獻(xiàn)

[1] 吳則平.基于數(shù)字圖像處理的智能交通管理控制系統(tǒng)[J].通訊世界，2018（8）：310-311.

[2] 高軍，朱宏輝.數(shù)字圖像處理技術(shù)在車牌識別系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].計算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2014（4）：18-20.

[3] 劉再陽.基于數(shù)字圖像處理技術(shù)在汽車牌照識別系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J].計算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2012（19）：54-55.

[4] 唐云龍，陳平.智能交通中數(shù)字圖像處理技術(shù)的運(yùn)用[J].中國高新區(qū)，2018（1）：31.