圖像處理技術在智能交通中的應用探討

文/袁亞男 張垚，.身份證號：409867806；.身份證號：4039890606055

圖像處理技術在智能交通中的應用探討

文/袁亞男1張垚2，1.身份證號：410221198611278016；2.身份證號：410223198906060551

隨著現代工業的迅速發展，中國汽車保有量呈快速增長趨勢。汽車的普及在給人們帶來極大便利的同時，也帶來了擁堵、事故、環境污染等問題。為提高交通運輸效率及安全性、減少擁堵，智能交通系統(Intelligent Transport System，ITS)應運而生。ITS是一個多學科和多技術的交通運輸和管理綜合化系統工程，是將信息技術、數據通訊技術、控制技術、人工智能技術、圖像處理技術等有效地綜合運用于整個交通體系，可以在大范圍內、全方位、實時發揮作用，提高交通運輸效率，保障交通安全性，緩解擁堵問題，從而實現交通運輸與管理的智能化。

交通運輸；圖像處理技術；智能交通

1 智能交通系統和數字處理技術概述

1.1 智能交通系統概述

智能交通系統是為了解決城市化進程帶來的車輛增多、交通混亂的情況發展出來的，能夠改善交通運行的效率并且提升交通運行的安全程度的智能管理系統。目前已經廣泛的應用于全球的很多國家，成為運輸管理部門的主要管理手段。智能交通系統主要應用于交通信息服務系統、公共交通系統、電子收費系統以及應急處理系統等多個交通管理系統。智能交通系統將信息技術、電子技術、數字處理技術以及智能技術等現代化手段結合起來，全方位、多角度對于交通的運行進行監督管理，提升我國路面交通管理的安全性以及穩定性；同時，智能交通系統也能在很大程度上減少我國交通管理部門的人力、物力以及財力，對于我國經濟社會的發展是十分必要的。

1.2 圖像處理技術概述

數字圖像處理（DigitalImageProcessing）是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術，將一些在圖片、視頻當中重要的特征信息進行提取、識別、判斷，通過交互界面，最終服務于智能交通系統。運用這種技術進行交通信息的處理主要有以下一些方面的特點：自動化程度高，不需要人為干預；識別準確率高；處理速度快，并且24小時不間斷進行圖像的處理；可以僅存儲特征信息，對存儲介質容量要求低。數字圖像處理系統在智能交通系統應用中體現出很好的綜合性能。

2 圖像處理技術的應用

2.1 車牌自動識別技術

近年來，機動車牌自動識別技術在住宅小區安保管理、停車場收費、超速抓拍等方面得到了廣泛應用。車牌識別系統(LicensePlate R ecognition，LP R)是指對受監控路面的車輛進行牌照信息自動提取(含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色)并進行處理的技術。車牌識別系統的基本工作原理是，當車輛通過檢測位置時，檢測裝置被觸發，啟動數字攝像設備獲取車牌的正面圖像，進而將圖像上傳至計算機管理系統，通過軟件算法對車牌上的漢字、字母、數字等符號進行自動識別。通常，識別軟件為整個系統的核心部分，主要包括圖像預處理、車牌定位、車牌校正、字符分割和字符識別等環節。其中，圖像預處理是指在對圖像進行識別處理之前，首先需要對圖像進行色彩空間變換、直方圖均衡、濾波等一系列預處理，以消除環境影響;車牌定位是指對圖片進行二值化、形態學處理結合車牌特征獲得車牌的具體位置;車牌校正是指對車牌進行角度的校正，從而消除拍攝角度傾斜的影響;字符分割是指通過投影計算獲取每一個字符的寬度，進而對車牌分割，獲取單一字符;字符識別是指采用模板匹配對每一個字符進行識別，得出車牌識別結果。

2.2 運動狀況識別和路徑跟蹤識別

運行狀況識別和路徑跟蹤識別可用于停車、變道、事故、擁堵的狀態的檢測，在過去如果想要獲得運動當中車輛的數據需要依賴傳感器的設置，這種早期的方法有一個很大的缺點，也就是需要將感應線圈或超聲波雷達的硬件在道路當中好兩側進行安裝，這樣一方面安裝起來不是很容易，因為需要對于已有的道路進行一定的破壞，另一方面由于需要進行傳感器的安裝損害了公路，最終嚴重的影響了道路的使用壽命。現代的數字圖像處理技術很好的解決了這個問題，運用這種技術可以在視頻當中來獲取運動車輛的實際數據，其中的原理進行將視頻運用數字圖像技術來進行計算分析，最終得出結論。

2.3 數據的采集

在我國的公共道路交通管理系統中，為了獲取更多的車輛的運動數據，之前通常采用感應線圈等方法，但是這種方法要求設置在路面上并且對路面造成一定程度的損壞，安裝困難，影響交通。所以現在都是采取攝像頭拍攝，再通過圖像處理來進行數據的采集。隨著科技的發展與進步，現在只需要在路段相應的位置安裝攝像頭，攝像頭所獲取到的視頻與圖像就會通過壓縮之后傳輸到控制中心。監控中心只需要根據上述視頻與圖像進行提取，就可以對車輛進行實時跟蹤。運作跟蹤是車輛識別的一部分，其主要分為背景的提取、運動點團的提取，運動點團位置的提取和運動物體的跟蹤。近幾年，經過技術人員的不斷鉆研，針對每個點都提出各自相應的算法，使得車輛跟蹤更為直觀、精確。

2.4 道路的障礙物檢測

在高速車道上快速行駛，當遇到障礙物的時候突然剎車或是急打方向，后果將是致命的。高速公路上的障礙物包括：車輛遺撒物、行人或動物、山體落石、道路不均勻沉降等。對于道路進行障礙物的檢測是十分有必要的，這直接的影響到了車輛的行駛安全。系統檢測到有異常障礙物可以及時通知公路管理單位處理。現在比較常采用的主要有三種技術，分別是圖像濾波法、模板法以及以邊緣作為基礎進行測量的方法。這些方法都是在現代的智能交通系統當中表現的良好。

3 結語

智能交通是符合現代化的交通運行狀況的管理手段，能夠對我國交通的運行進行必要的監督與管理，是傳統交通管理手段的升華。

[1]呂正榮．智能交通系統中視頻處理關鍵技術研究[D]．東南大學,2016．

[2]紀老平．圖像處理技術在智能交通中的應用研究[J]．電子技術與軟件工程,2016．

[3]張譯方．圖像處理與圖像識別新技術在智能交通中的運用與實踐研究[J]．商,2016．

[4]孫強．數字圖像處理技術在智能交通中的應用[J]．吉林工程技術師范學院學報,2016．