智能交通中图像处理技术应用探究

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1、智能交通中图像处理技术应用探究　　摘要基于智能交通中图像处理技术应用，分析电子警察中图像处理技术的应用、图像识别技术在智能交通的应用。关键词智能交通；图像处理；电子警察中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1671-7597（2013）21-0070-01随着图像处理技术的不断发展，以图像处理技术为主的智能交通的研究已成为智能交通系统的重要前沿研究领域。本文基于这一背景，分析了智能交通中图像处理技术应用。1电子警察中图像处理技术的应用1.1电子警察系统应用的技术5图1为无线电子警察系统，其中电子警察系统所涉及的视

2、频/图像处理技术涵盖多个方面。根据功能实现可将技术分为四种：视频/图像滤波、视频/图像编码、视频/图像加密与水印以及视频/图像识别技术。视频/图像滤波技术就是将视频/图像中的噪声干扰清除掉，以及将有效频率信息提取出来；视频/图像编码技术就是压缩编码视频/图像，以满足通信需求；视频/图像加密与水印技术主要是加密有取证用途的视频/图像，从而保证其安全性；视频/图像识别技术可识别视频/图像中的物体或行为，以此来标识对象，像日常生活中的车牌识别、闯红灯检测等。图1无线电子警察系统按照运算复杂程度大致可将技术分为两类：低层视频/图

3、像处理、高层视频/图像处理技术。1.2发展完善方向在电子警察领域，较为关键的3个方面的研究包括：视频图像的运动目标的检测、识别、追踪。1）运动目标检测：在我们日常生活中，运动中包含了许多有用的视觉信息，将处于实时变化中的运动目标既快又准确的分离出来是进一步分析与处理图像的重点。2）运动目标识别：将处于实时变化中的运动目标既快又准确识别出来，同时对图像中关注的目标进行分类及描述，是进一步跟踪、处理图像的重点。3）运动目标跟踪：要想获取车速及其流量等信息就必须先跟踪已检测出的运动车辆，这是ITS系统信息平台分析一个基础。事实

4、上，还有大量类似于人脸识别与车辆跟踪等较为成熟的技术并没有应用于电子警察系统中。2图像识别技术在智能交通的应用在ITS的应用中，图像识别技术具有非常广阔的前景，例如：道路识别、障碍物与车辆检测、车牌与车型识别等。2.1道路识别和障碍物检测中技术应用5作为车辆导航的基础，道路识别方面的研究有一定的难度。因为道路情况并不简单，为了简化问题，相关研究人员对于道路模型作出大量的假设，例如：道路曲线形状、宽度及边界平行、路面平坦以及路面特征相同等多方面的假设。以下是现在所主要采取的4个道路识别方法：基于区域；基于边缘；基于模板；基

5、于图像滤波。而这4种方法在实际应用中的效果非常不错，这也拓展了智能交通监控系统中图像识别技术的应用范围。不仅如此，图像识别技术在障碍物检测方面的应用也非常的广泛：障碍物可被看作是前方道路上的机动车、自行车、交通标识或行人等物体，检测关系到车辆是否可安全行驶。以下是现在主要的基于3个方面的障碍物检测方法：基于立体视觉；基于光流；基于背景运动估计。在全球范围内，这3种障碍物检测方法已被应用于智能交通监控系统中，且效果非常理想。2.2车辆检测的应用在自动交通监控系统中车辆检测是一个基本技术，要对车辆进行识别与跟踪，就必须准确的

6、将车辆从背景中分离出来，这样才能开展测量所有交通流参数的工作。所以，车辆的各种交通流参数测量的基础就是车辆检测，例如：计数、车速、流量以及密度等。基于背景差5法、基于帧差法、基于边缘检测法、基于道路颜色模型法是当前的四种主要检测方法，并且被广泛的应用于实际车辆检测中。在智能交通应用领域中，对于自动识别车牌的图像识别技术的研究是一个极为重要的方向，对于交通智能化管理的实现有着重要意义。自1980年以后才开始这项研究，这也是现国际上一个重点研究方向。在全球范围内，识别车辆身份的标志只有一个，那就是机动车号牌，虽然机动车号牌存

7、在着各种不同的内容、格式、外观以及材料，但在全世界范围内它还是最为精确的车辆识别标识。图像识别技术可自动的进行车辆识别，实现机动车辆身份的自动认证，使得车辆管理、流量控制以及收费等环节的自动化程度加强。在智能交通应用领域中，对于自动识别车牌的图像识别技术的研究是一个极为重要的方向，对于交通智能化管理的实现有着重要意义。车牌识别的流程为：采集图像、提取机动车号牌、分割与识别机动车号牌字符，以下是其识别的几个步骤：由摄像机或照相机对机动车的前后视图进行采拍来完成图像的采集；提取号牌的过程就是在采拍到的机动车图像中对其号牌进行

8、定位及提取；号牌的分割就是按照号牌特点对其字符进行分割的过程；而号牌识别也就是对完成分割后的号牌中汉字与其他字符进行提取与识别。在道路交通监控与智能园区管理等方面，车牌自动识别系统应用前景十分广阔，它所带来的经济价值不容小视。3小结5在智能交通系统中，必定会研究的一个课题就是基于图像处理技术的应用，如今，图像处理技术