作者：石锦秀 李佰青
来源：《现代职业教育·中职中专》2016年第06期
[摘 要] 随着数字图像处理技术的日益发展，在智能交通系统中，交通视频监测以图像处理为主的技术已经成为前沿研究领域。基于此，对智能交通系统中数字图像处理技术的特点进行了分析，并对在信息采集、车牌识别、车辆检测与跟踪等方面的应用进行了具体的分析。
[关 键 词] 智能交通；数字图像处理技术；应用
[中图分类号] U495 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2016）17-0147-01
新的历史时期，为了更好地推进平安城市的建设。全国各地都在加大公共工程项目的实施力度，以努力营造一个安全和谐的城市环境。对交通问题的处理，采用人工值守的方式，往往有较低的效率和需要极高的劳动力成本。而基于高新技术的智能交通系统不仅会使劳动力成本降低，还能使工作效率极大的提升。本文对智能交通中数字图像处理技术的具体应用进行了研究。
一、交通信息采集
随着迅猛发展的数字图像处理技术，在交通领域中，数字图像分析法的应用越来越广泛。和传统的交通信息采集方法相比，它对交通主线无干扰，并能实时、准确和全面的监测交通信息，是能否高效运行智能交通系统的关键。通过研究智能交通系统，能够对包括交通密度、车速车型分类、车流量在内的运行信息进行获取。而这些信息是真正提高交通智能化最重要的途径。采集有效正确的交通信息，能实现对交通的有效管理，并对车流进行自动调节，保障车辆在道路上的顺畅通行。
不断进步的交通信息采集技术，是高效发展智能交通系统的基础和保障，同时也是使交通安全性提高的前提。交通信息采集已经从单一模式转变为多方法采集，雷达测速仪等一些常用的信息采集方法，都在一定程度上达到信息的检测，但因为路面开槽来埋置线圈，会对路面产生破坏。基于图像处理的交通信息采集方法，可从数字图像上，对高质量的图像进行提取，进而对交通运行的特征信息进行了获取，它既能精确地定位车辆的空间位置，还能对单车测速不足的缺陷进行弥补。在交通信息采集中，只需要保障拍摄条件，不必管制主线交通，就可提高采集效率，并可真实的体现交通流状况，还能在一定程度上减少交通人力和物力的投入。
二、车牌识别技术
当前交通管理的主要方向就是智能交通系统，而机动车牌自动识别作为智能交通系统的重要组成，可使车辆管理的工作效率大大提升，并促进交通管理智能化和自动化的进一步发展。在高速公路超速自动化监管系统、封闭式居民小区保安管理以及停车场收费管理中，车牌自动识别系统的应用前景非常广泛的。
车牌识别系统是指能对信息进行自动提取并进行处理的技术，它主要是由三个部分组成，即图像识别、图像预处理和图像采集。该系统是在计算机管理系统和数字摄像设备的基础上，采集并处理车辆图像，通过先进的人工智能技术、模式识别和图像处理，将车牌的位置在图像中到，将组成车牌号码的全部字符图像提取出来，并对车牌中的数字、字母和文字进行进一步的识别，最后将真实号码给出。所以说，在智能交通领域中，车牌识别系统是模式识别技术和计算机视觉的重要组成，对于现代智能交通，意义非常重大。
三、运动车辆视频分割与跟踪技术
为了对车辆的运动数据进行获取，在早期的公共道路交通管理中，通常是运用感应线圈
等硬件测量的方法。而这种方式不利于安装，同时也会损坏路面，对交通和道路寿命会产生直接的影响。而若是采用摄像头对道路视频进行拍摄，再采用计算机软件处理，会使获取车辆运动数据的灵活性和方便性极大的增加。随着当前迅猛发展的计算机技术，不再需要复杂的线圈设备来获取交通数据，只需将相关的摄像头安装在需要检测的路段。利用光纤等传输线路，将经过压缩后的摄像头拍摄的道路数字化视频向监控中心传输，而监控中心的计算机采用数字图像处理方法，实时跟踪和监测公路交通中运动的车辆，这是识别和分析车辆行为的前提和基础，而提取背景、运动点团的位置，以及跟踪运动物体，这几个步骤，是识别和分析车辆行为的几大步骤。通过这几年的不断研究，相关人员比较和分析不同的实验，并通过现场实验，改进了运动目标检测与跟踪方法，但在车辆运行缓慢，交通拥挤的环境下，由于遮挡比较严重，会对车辆的跟踪带来误差，需要进一步研究在严重遮挡及恶劣条件下车辆运动的跟踪情况。
结论：伴随着科技的进步，人们开始不断加深对城市智能交通系统的认识，为现有产品的升级和新项目建设工作提供充足的市场空间，促进了城市智能交通行业的可持续发展。数字图像处理技术的加入，成为重要的发展助力，推动了智能交通行业的发展。而数字图像处理方面，为了能使识别和检测中的问题得到有效解决，需要对具有较强适应性的算法进行研
究，推动面向智能交通行业的数字图像处理技术迈向新的台阶。
参考文献：
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