数字图象处理技术在智能交通中应用
智能交通系统中的图像处理技术教程
智能交通系统中的图像处理技术教程智能交通系统是通过运用先进的信息技术和通信技术，对交通网络进行管理和控制，提高交通流畅性、安全性和效率的一种全新交通管理方式。
图像处理技术在智能交通系统中扮演着重要的角色，它可以通过对交通路况的准确识别和分析，实现智能信号灯控制、车辆自动驾驶、交通事故监测等功能。
本文将介绍智能交通系统中常用的图像处理技术及其应用。
一、图像传感器技术图像传感器是智能交通系统中获取交通图像信息的重要组成部分。
常见的图像传感器包括摄像机、雷达、激光扫描器等。
其中，摄像机是最常用的图像传感器，可以将交通路况实时传输至后台进行分析。
而雷达和激光扫描器则可以通过波浪信号的反射来获取目标物体的距离、速度等信息，用于车辆控制和事故预警。
二、图像获取与预处理在图像处理之前，需要对获取到的图像进行预处理，以提高后续处理的准确性。
图像获取与预处理主要包括图像校正、图像去噪、图像增强等步骤。
其中，图像校正可以校正因拍摄角度引起的图像倾斜、畸变等问题；图像去噪则可以消除图像中存在的噪声，提高图像质量；图像增强可以增加图像的对比度、亮度等，使图像更加清晰明了。
三、目标检测与识别目标检测与识别是智能交通系统中的一个关键步骤，它可以通过对交通图像进行分析，实现对车辆、行人等交通参与者的检测和识别。
常见的目标检测与识别方法包括基于特征匹配的方法、基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法等。
其中，基于机器学习的方法是目前最为先进和广泛应用的方法，它可以通过构建训练样本集，训练出准确的分类器，实现对不同目标的识别。
四、交通流量分析交通流量分析是智能交通系统中的重要功能之一，它可以通过对交通图像进行分析，实时计算出道路上的交通流量信息。
常见的交通流量分析方法包括基于边缘检测的方法、基于光流估计的方法和基于车辆检测的方法等。
其中，基于车辆检测的方法是最为常用的方法，它可以通过检测车辆的位置和速度等信息，实现对交通流量的准确统计。
数字图像处理技术在智能交通中的应用
电子设计工程Electronic Design Engineering第21卷Vol.21第3期No.32013年2月Feb.2013数字图像处理技术在智能交通中的应用陈宁宁，尹乾，周媛，高丽娜（西安外事学院陕西西安710077）摘要：随着数字图像处理技术的不断发展，以图像处理技术为主的交通视频监测技术的研究已成为智能交通系统的重要前沿研究领域。
简要介绍智能交通系统、数字图像处理技术的特点，着重分析研究数字图像处理技术在智能交通系统中信息采集、车牌识别、车辆检测与跟踪等多方面的应用。
关键词：图像处理；信息采集；车牌识别；智能交通中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1674－6236（2013）03-0010-02Application of the digital image processing technology in ITSCHEN Ning -ning ，YIN Qian ，ZHOU Yuan ，GAO Li -na（Xi ’an International University ，Xi ’an 710077，China ）Abstract:With the development of digital image processing ，research of traffic video monitoring base on digital image processing technology has became important fields of intelligent transportation system （ITS ）.This paper briefly introduces characteristics of ITS and digital image processing technology ，then analysis applications of the digital image processing technology about information collection ，license plate recognition ，vehicle detection and tracking in the ITS.Key words:image processing ；information collection ；LPR ；ITS收稿日期：2012-10-10稿件编号：201210053基金项目：西安市2012年度社会科学规划基金项目（12IN14）作者简介：陈宁宁（1983—），女，陕西西安人，硕士研究生，讲师。
数字图像处理技术用于智能交通
数字图像处理技术用于智能交通作者：王建功来源：《电子技术与软件工程》2017年第09期摘要数字图像处理技术最早出现于上世纪50年代，目前在航天、工业、医学、军事、司法、办公等许多应用领域取得了重大的成就。
交通系统中的视频监测技术是基于该技术在智能交通系统中的应用，是一个重要的研究课题，这篇文章对于数字图像处理技术在智能交通系统中的应用做了简要介绍。
本文仅对于系统当中车辆的检测以及跟踪、车辆信息的采集、对汽车进行车牌的识别的这三个主要的运用进行分析，希望通过这篇文章为数字图像处理技术运用在智能交通当中提供新的思路。
【关键词】车牌识别智能交通信息采集图像处理随着人均汽车保有量不断的增加，高速公路进入了网络化的快速发展期，如何运用智能交通系统改变拥挤及效率过低的问题是一个重要的研究课题。
智能交通系统是很多技术的综合运用，这些技术主要有控制技术、传感器技术、通讯技术、信息技术等。
智能交通系统的运用对于高速交通有很多方面的好处，其中包括对于优化运输布局和服务使运输效率的提高、对于交通堵塞的缓解以及对于路面的通车能力进行提高。
运用这些技术最终可以实现实时准确并且高效的交通管理。
我们的重点运用数字图像处理技术，提高高速公路的管理效率，对交通进行全面的监控、控制。
希望最终实现低污染、低能耗的可持续性发展。
1 对于数字图像处理的介绍数字图像处理（Digital Image Processing）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，将一些在图片、视频当中重要的特征信息进行提取、识别、判断，通过交互界面，最终服务于智能交通系统。
运用这种技术进行交通信息的处理主要有以下一些方面的特点：自动化程度高，不需要人为干预；识别准确率高；处理速度快，并且24小时不间断进行图像的处理；可以仅存储特征信息，对存储介质容量要求低。
数字图像处理系统在智能交通系统应用中体现出很好的综合性能。
2 数字处理技术在智能交通当中的实际运用在智能交通系统中进行数字图像处理技术的运用主要有三个方面：（1）运用在车牌识别系统中；（2）对运动车辆的视频进行分割以及对于车辆进行跟踪；（3）在道路识别中对于障碍物识别的运用。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种以计算机为基础，利用数学和计算机科学的知识处理图像的技术。
它可以通过改变图像的亮度、对比度、色彩等属性，从而达到美化、修复、增强等目的。
数字图像处理技术具有广泛的应用领域，如医学、智能交通、安防、视频监控、图像识别等。
在医学领域，数字图像处理技术可用于MRI、CT等检查图像的分析和诊断，为临床诊断提供可靠的依据。
在智能交通领域，数字图像处理技术可用于车牌识别、交通监测、交通信号控制等方面，提高交通安全性和便利性。
在安防领域，数字图像处理技术可用于人脸识别、火情监测、烟雾识别等方面，提高公共安全和防范能力。
数字图像处理技术具有以下几个主要步骤：获取图像、预处理、特征提取、分类识别等。
获取图像是数字图像处理技术的第一步。
图像获取可以通过数字相机、扫描仪、CCD等设备进行。
预处理是数字图像处理技术的重要环节。
预处理包括如去噪、锐化、增强、纠正变形等方面处理。
特征提取是指从处理后的图像中提取出图像的特征，用于识别分类。
特征提取包括如边缘检测、角点检测、纹理分析等方面处理。
分类识别是指将图像分为不同的类别，并进行识别。
分类识别包括如支持向量机、神经网络、决策树等方面处理。
总之，数字图像处理技术是一种将数学、计算机科学和图像处理技术结合起来的高新技术，具有广泛的应用前景。
其与其他技术的结合和发展，将极大地推动数字图像处理技术的发展和应用。
随着科技的不断进步，数字图像处理技术将在越来越多的领域得到广泛应用，成为未来科技发展的重要方向。
数字图像处理技术的未来发展随着数字技术的不断进步，数字图像处理技术应用领域的不断拓展，数字图像处理技术的未来发展前景非常广阔。
首先，数字图像处理技术的发展将进一步加速。
近年来，随着计算能力的不断提高，数字图像处理技术的速度和效果都得到了很大的提高。
随着计算能力的不断提高，数字图像处理技术将进一步发展和应用，广泛应用于医学、智能制造、智能交通等领域。
图像检索与图像识别技术在智能交通中的应用与优化
图像检索与图像识别技术在智能交通中的应用与优化智能交通是利用先进的技术手段来优化交通系统管理和运行效率的一种交通模式。
随着科技的不断进步，图像检索与图像识别技术逐渐应用于智能交通领域，为交通管理、安全监控和智能驾驶等方面带来了许多优势和改进。
一、图像检索技术在智能交通中的应用与优化图像检索是通过对图像内容的分析和比对，快速地从大量图像数据库中检索到所需的目标图像。
在智能交通中，图像检索可以用于交通监控和安全管理。
通过对交通摄像头拍摄到的交通图像进行分析和检索，可以快速准确地找到特定的车辆或车辆活动规律。
图像检索技术的优化在于提高检索的准确性和速度。
一个关键的优化方法是通过对图像进行特征提取、特征匹配和特征融合等操作，将图像的特征信息转化为可量化的数据表示。
比如可以使用局部二值模式（LBP）或尺度不变特征变换（SIFT）等算法提取图像的特征点，再通过特征匹配算法（如哈希匹配、最近邻匹配等）进行快速的图像匹配并得出检索结果。
此外，利用并行计算、图像压缩和索引技术等方法也可以加快图像检索的速度，提高智能交通系统的响应效率。
二、图像识别技术在智能交通中的应用与优化图像识别技术是通过对图像中的目标物体进行识别和分类，从而实现对交通场景的自动理解和分析。
在智能交通中，图像识别技术可以用于自动驾驶、交通事件监测和交通信号控制等方面。
图像识别技术的应用之一是在自动驾驶领域。
通过对交通摄像头拍摄的道路场景进行图像识别，可以实现车辆的车道保持、自动刹车和自动加速等功能。
这需要利用深度学习算法构建高效的目标检测器，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以实现对交通标志、道路标线和行人等目标的快速准确识别和定位。
图像识别技术的优化在于提高识别的准确性和实时性。
一种优化方法是通过对图像进行预处理操作，如图像增强、对比度调整和噪声滤波等，以提高图像质量和可识别性。
另外，针对实时性的要求，可以利用硬件加速和分布式计算等技术来加快图像识别的速度和响应时间。
数字图像处理技术的应用与发展
数字图像处理技术的应用与发展随着科技的不断发展，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
数字图像处理技术可以对图像进行一系列的操作和处理，从而满足各种不同的需求。
本文将介绍数字图像处理技术的应用、发展历程以及对社会、经济和科学研究的影响，并展望未来的发展趋势。
数字图像处理技术在许多领域都有广泛的应用，以下是其中的几个例子：医学领域：数字图像处理技术在医学领域的应用已经非常成熟。
通过对医学影像进行处理和分析，可以协助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT、MRI等医学影像进行的三维重建，可以更加直观地观察到病变位置和范围，从而提高诊断的准确性和效率。
军事领域：数字图像处理技术在军事领域的应用也十分广泛。
例如，通过对面部、指纹等生物特征进行识别，可以实现对人员的精准管理。
数字图像处理技术还可以应用于地图测绘、目标跟踪等领域。
交通领域：数字图像处理技术在交通领域的应用也日益广泛。
例如，通过对面部识别技术和交通监控视频进行处理，可以实现对交通违法行为的自动识别和抓拍。
数字图像处理技术还可以应用于车辆检测、交通流量统计等领域。
数字图像处理技术自20世纪60年代出现以来，已经经历了漫长的发展历程。
随着科技的进步，数字图像处理技术也在不断发展和创新。
未来的数字图像处理技术将朝着以下几个方向发展：机器学习：机器学习是当前最为热门的技术之一，其在数字图像处理领域的应用也日益广泛。
通过机器学习算法，可以对图像进行自动分类、识别、分割等操作，从而提高数字图像处理的准确性和效率。
深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，其通过对神经网络的研究和应用，可以实现更加复杂的图像处理任务。
例如，通过对面部特征进行分析，可以实现对面部表情的识别和分类，从而应用于情感分析、人机交互等领域。
数字图像处理技术的应用对社会、经济和科学研究都产生了深远的影响。
以下是其中的几个方面：提高生产效率：数字图像处理技术可以应用于工业生产中，通过对生产线的监控和自动化控制，可以提高生产效率、降低成本。
人工智能图像处理技术在交通领域中的应用
人工智能图像处理技术在交通领域中的应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为未来发展的重点领域之一，已经在各个领域取得了丰硕的成果。
交通领域作为一个大众经常接触的领域，在安全、效率、便捷等方面对人们的生活产生着深远的影响。
因此，人工智能图像处理技术在交通领域中的应用值得我们深入了解。
一、人工智能图像处理技术人工智能图像处理技术是一种将计算机技术与现代图像处理技术相结合的技术手段。
它是以人工智能技术为基础，通过对图像信号进行处理，从中提取出有用的特征，再将这些特征转换成计算机能够识别和处理的信息，最终实现对图像内容的分析和理解。
二、1. 车辆识别和跟踪人工智能图像处理技术在车辆识别和跟踪方面的应用，可以帮助进行道路交通管理和监测。
在城市中，交通拥堵是一个严重问题，车辆识别和跟踪技术可以提高拥堵路段的交通效率。
传统的车辆跟踪技术需要对车辆进行标记，这样就需要大量的人力和物力，成本很高。
而AI技术可以通过摄像头来识别和跟踪车辆，避免了标记成本，提高了效率。
2. 交通流量监测人工智能图像处理技术还可以用于交通流量监测和预测。
通过对道路上行驶的车辆数量、车辆密度、行驶速度等信息进行分析，提前预测道路拥堵和交通状况，从而为城市交通管理提供数据支持。
3. 交通事故预警人工智能图像处理技术在交通事故预警方面的应用，可以通过识别出危险区域和危险行为，提前发出警告，避免交通事故的发生。
当驾驶员或行人违反交通规则时，系统会及时发出声音和灯光提示，提醒驾驶员或行人避免危险。
4. 交通信号灯控制人工智能图像处理技术在交通信号灯控制方面的应用，可以根据实时交通情况自动调整红绿灯的时间，以实现交通流畅。
传统的交通信号灯控制方式是定时控制，在实际应用中存在灵活性不足的问题。
而AI技术可以根据实时交通情况，自适应调整信号灯的控制时间，使交通流畅，减少拥堵。
5. 驾驶员行为监测人工智能图像处理技术在驾驶员行为监测方面的应用，可以通过对驾驶员的姿态、注意力、情绪等行为进行监测，发现并帮助避免驾驶过程中发生的事故。
智能交通中图像处理技术应用综述
智能交通中图像处理技术应用综述作者：佀君淑张建文来源：《科技风》2017年第11期摘要：伴随着交通的发展，图像处理技术在智能交通领域得到了广泛的应用与发展。
本文主要探究了智能交通领域中常见的图像处理技术与方法。
首先对交通图像处理技术进行了介绍；其次，针对车牌自动识别和运动车辆检测技术中的常用方法进行了综述与比较；最后，在此基础上进行了研究展望，为进一步研究智能交通领域的图像处理技术奠定基础。
关键词：交通信息；图像处理技术；视频处理技术随着现代工业的迅速发展，中国汽车保有量呈快速增长趋势。
汽车的普及在给人们带来极大便利的同时，也带来了拥堵、事故、环境污染等问题。
为提高交通运输效率及安全性、减少拥堵，智能交通系统（Intelligent Transport System， ITS）应运而生。
ITS是一个多学科和多技术的交通运输和管理综合化系统工程，是将信息技术、数据通讯技术、控制技术、人工智能技术、图像处理技术等有效地综合运用于整个交通体系，可以在大范围内、全方位、实时发挥作用，提高交通运输效率，保障交通安全性，缓解拥堵问题，从而实现交通运输与管理的智能化[1]。
在智能交通领域，交通信息的采集是确保智能交通系统高效运行的关键环节。
由于图像是一种直观有效的信息展示与传递方式，近年来数字图像处理技术（Digital Image Processing）在智能交通领域得到了广泛应用。
智能交通系统通过采集图像的方式获取车辆、道路等交通信息，进而对图像进行进一步分析，可以获得速度、车辆排队长度、车辆数量等有价值的交通信息，从而实现对交通系统的控制。
目前图像处理技术在智能交通中的主要应用有车牌识别、运动车辆检测及跟踪、闯红灯检测、交通流参数检测等[2]。
1 车牌自动识别技术近年来，机动车牌自动识别技术在住宅小区安保管理、停车场收费、超速抓拍等方面得到了广泛应用。
车牌识别系统（License Plate Recognition，LPR）是指对受监控路面的车辆进行牌照信息自动提取（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）并进行处理的技术。
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浅谈数字图象处理技术在智能交通中的应用摘要：数字图像处理技术在智能交通系统（its）扮演着极其重要的角色。
本文主要对智能交通系统（its）研究的内容，数字图像处理技术的发展，及其在视频监控系统中的应用与发展进行研究。
关键词：数字图像处理智能交通系统视频监控系统
数字图像处理技术从广义上可以看作是各种图像加工技术的总称，是从20世纪60年代以来随着计算机技术和vlsi的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。
数字图像处理技术在智能交通系统its领域中占有很重要的地位，具有广阔的应用前景。
融合了计算机视觉与模式识别技术的视频监控系统是智能交通系统的重要组成部分，它可用于交通流量的检测；交通控制与诱导；机场、港口、小区的车辆管理；不停车自动收费；公共停车场安全防盗管理等。
本文将着重阐述视频监控系统中所应用到的数字图像处理技术，并阐述多目标检测跟踪的研究现状及存在的问题。
1.智能交通系统概述
智能交通系统是在较完善的道路设施，将先进的电子技术、信息技术（it）、人工智能（ai）、地理信息（gis）、影像、计算机技术、有线/无线通信、传感器技术和系统工程技术集成运用于地面运输的实际需求，建立起全方位、实时准确、高效的地面交通系统，能对各种交通方式进行现代化、科学化的智能管理。
主要应用于交通信息服务系统、交通管理系统、公共交通系统、车辆控制系统、
货运管理系统、电子收费系统、紧急救援系统等。
2.数字图像处理技术
数字图形处理技术包括利用计算机和其他电子设备完成的一系列工作，如图像采集、获取、编码、存储和传输；图像的合成和产生；图像的显示、绘制和输出；图像变换、增强、恢复和重建；图像的分类、表示和识别等等。
另外图像处理技术还包括为完成上述功能而进行的硬件和系统的设计及制作等方面的技术。
数字图像处理处理的目的主要有三个方面：
（1）对图像灰度做某种变换，增强其中的有用信息，抑制无用信息，使图像在视在质量提高，以便于人眼观察、理解或计算机对其作进一步的处理。
这种处理技术主要有图像增强，图像复原和图编码。
（2）用某种特殊手段提取、描述和分析图像中所包含的某些特征或特殊的信息，主要目的是便于计算机对图像作进一步的分析和理解，经常作为模式识别、计算机视觉等的预处理。
这类图像处理技术包括图像分割、图像识别、特征提取等。
（3）图像数据的压缩，以便于图像的存储和传输。
数字图像处理技术在智能交通中的应用数字图像处理技术在its领域中具有极其广阔的应用，例如交通监视、交通统计等等。
3.视频监控系统多目标检测跟踪的研究
智能视频监控的关键是对包含运动日标的图像序列进行分析处理，其核心技术就是场景中动目标的检测、跟踪、识别和进一步的
行为分析及事件检测。
运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。
运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的。
3.1背景减除
背景减除方法是目前运动分割中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术。
它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。
最简单的背景模型是时间平均图像，目前许多研究工作都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。
3.2时间差分
时间差分方法是在连续图像序列中的两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分然后阈值化来提取出图像中的运动区域。
3.3光流
基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，如meyer16等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。
该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。
然而，大多数的光流计算方法相当复杂，且抗噪性能差，如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理。
3.4动能量法
运动能量法是把连续图像看作由二维空域加上时间维构成的三维空间，计算空时梯度，运动对象经过位置的象素空时梯度一致性高，梯度能量大，这种特性可以用于运动对象检测。
运动能量法适合于复杂变化的环境，能消除背景中振动的象素，使按某一方向运动的对象更加突出的显示出来，但运动能量法分割出对象不够精确，而且方法过于复杂，不利于实现。
目标跟踪等价于在连续的图像帧闻创建基于位置、速度、形状、纹理、色彩等有关特征的对应匹配问题。
3.4.1基于模型的跟踪
基于模型的方法通常将运动目标用一特定的模型表达。
例如，传统的人体表达方法有如下三种：a.线图法（stick figure）：该表达方法将身体的各个部分以直线来近似，例如karaulova|221建立了人体运动学的分层模型。
b.二维轮廓（2.dcontour）：该人体表达方法的使用直接与人体在图像中的投影有关。
c.立体模型（volumetric model）：它是利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体椭圆柱体模型来表达人体结构，坐标系统的原点被定位在躯干的中心，目的是想利用该模型产生人的行走的三维描述。
3.4.2基于区域的跟踪
基于区域的跟踪方法目前已有较多的应用。
基于区域跟踪的难点是处理运动目标的影子和遮挡，这或许可利用彩色信息以及阴影区域缺乏纹理的性质来加以解决，如mckenna等首先利用色彩和梯度信息建立自适应的背景模型，有效地消除了影子的影响：然后，
跟踪过程在区域、人、人群三个抽象级别上执行，在遮挡情况下也能够较好地完成多人的跟踪。
3.4.3基于活动轮廓的跟踪
基于活动轮廓的跟踪思想是利用封闭的曲线轮廓来表达运动目标，并且该轮廓能够自动连续地更新。
3.4.4基于特征的跟踪
基于特征的跟踪包括特征的提取和特征的匹配两个过程。
在跟踪过程中若两人出现相互遮挡时，只要质心的速度能被区分开来，跟踪仍能被成功地执行；该方的优点是实现简单，并能利用人体运动来解决遮挡问题，但是它仅仅考虑了平移运动，如果结合纹理、彩色及形状等特征可能会进一步提高跟踪的鲁棒性。
4.结语
数字图像处理技术已经成为its领域的最主要技术之一。
在图像处理硬件方面，虽然相关硬件技术发展很快，仍应加强图像处理专用硬件的研制。
在图像处理软件方面，为了解决检测和识别的多义性问题，应该研究适应性更强的鲁棒算法。
总之，随着计算机技术的飞速发展，面向its的数字图像处理技术将有很大的发展空间。
参考文献：
[1]陈利.车牌识别系统中的字符分割技术研究[j]；电脑知识与技术；2008年34期
[2]黄明蕾.车牌识别系统中图像分割与识别技术研究[j]；科技创业月刊；2007年07期
[3]韦平安.基于bp神经网络的车牌识别技术研究[j]；山西电子技术；2010年05期。