图像识别在智能交通领域中的应用
智能交通系统中的图像识别技术使用案例
智能交通系统中的图像识别技术使用案例随着人口的增长和城市化进程的不断加速，交通问题成为了城市发展的主要瓶颈之一。
为了应对交通拥堵、提高道路安全以及优化交通流量，智能交通系统应运而生。
而在智能交通系统中，图像识别技术正扮演着重要的角色。
本文将介绍智能交通系统中的图像识别技术使用案例，探讨其在交通领域中的应用和价值。
一、交通安全监控智能交通系统中的图像识别技术可以应用于交通安全监控，提供实时的道路监视和事故预警。
通过在交通路口、高速公路和人行横道等关键位置安装摄像头，并利用图像识别算法对这些图像进行处理，系统可以实现识别和监控交通违规行为，比如闯红灯、逆行、超速等。
一旦发现违法行为，系统会自动向交警部门发送报警信息，方便交警及时采取相应的处罚措施，有效提高交通安全。
二、交通流量分析利用图像识别技术进行交通流量分析，可以帮助城市管理者更好地了解交通拥堵状况，优化交通流量。
智能交通系统中的图像识别技术能够实时准确地识别和计数车辆，统计车辆密度和流量，并结合时间和地点等因素进行分析。
通过对这些数据的分析，系统可以预测交通拥堵发生的可能性和时间，并提供优化交通计划的建议，比如调整红绿灯周期、增加车道等，从而提高道路的通行效率。
三、车辆识别和管理在智能交通系统中，利用图像识别技术进行车辆识别和管理，能够帮助交通部门实现对车辆的准确追踪、登记和管理。
通过车辆的颜色、车牌号码和特殊标志等特征，智能交通系统可以准确识别车辆，并将其信息与交通数据库进行关联。
通过与其他系统进行数据共享，可以实现交通违法行为的自动识别和处罚，车辆寻找和追踪，丢失车辆的快速查找等功能，提高车辆管理的效率和准确性。
四、智能停车管理图像识别技术在智能交通系统中还可以被应用于智能停车管理。
传统的停车场管理需要手动记录车辆的进出时间和车牌号码，而智能交通系统利用图像识别技术可以自动识别车辆和车牌信息，并实现自动计费和停车位管理。
当车辆进入停车场时，摄像头会自动拍摄车辆的图片，并将其与数据库中的车辆信息进行比对。
人工智能技术在智能交通领域的应用
人工智能技术在智能交通领域的应用一、人工智能技术在智能交通领域中的应用现状人工智能技术的应用促进了交通行业的迅速发展，而智能交通则是人工智能技术广泛应用的领域之一。
目前，在智能交通领域中应用广泛的人工智能技术主要包括：图像识别技术、机器人技术、语音识别技术以及数据挖掘技术等。
1、图像识别技术图像识别技术是人工智能技术中的重要分支之一，它能够对图像进行识别和分析。
在智能交通领域中，图像识别技术主要应用于车辆的行驶和停放等方面。
例如，利用图像识别技术可以实现车牌识别系统，无需停车等待交警查验，车辆能够自动通过电子收费站等。
此外，利用图像识别技术也可以实现交通监控，及时发现违法行为，提高道路交通的安全性。
2、机器人技术机器人技术是智能交通领域中的另一项重要技术。
在智能交通领域中，机器人技术主要应用于道路巡检、环境检测、交通安全预警等方面。
例如，一些城市通常会对主干道和重点路段进行道路巡检，这时机器人就能够根据实时采集到的数据进行道路巡检，反馈道路的状况，并且可以及时发现和处理道路问题。
3、语音识别技术语音识别技术作为人工智能技术的一部分，可以将人们的语音信号转换为数字信号，然后进行语音识别和处理。
在智能交通领域中，语音识别技术可以帮助驾驶员通过语音指令操控汽车，这种方式不但能够提高驾驶员的安全性，而且能够方便驾驶员多任务操作。
例如，当驾驶员需要导航、拨打电话、听取音乐等时，只需要通过声音指令来进行操作，而无需将注意力从开车上转移。
4、数据挖掘技术数据挖掘技术是一种将数据从大量数据中发现隐含知识的技术。
在智能交通领域中，数据挖掘技术主要应用于交通流量预测、交通事故分析、道路状态评估以及信号优化等方面。
例如，利用数据挖掘技术可以及时发现和处理交通拥堵状况，减少出行时间；同时也可以利用监测设备实时监控道路状况，提高道路交通的安全性。
二、智能交通领域中人工智能技术的应用前景智能交通领域中人工智能技术的应用将会在未来几年中不断加强。
智能交通系统中的智能交通识别算法与技术分析(一)
智能交通系统中的智能交通识别算法与技术分析随着城市化进程的不断加快，交通拥堵等问题也随之出现。
为了解决这些问题，智能交通系统逐渐成为了城市交通管理的重要手段。
而智能交通系统的核心技术之一，就是智能交通识别算法与技术。
本文将对智能交通识别算法和技术进行分析和探讨。
一、图像识别算法在智能交通系统中的应用图像识别算法在智能交通系统中起到了至关重要的作用。
该算法可以通过分析交通摄像头获取到的图像数据，并根据预设的规则对图像进行处理和识别，实现对交通状况的监控和分析。
1. 车辆识别算法车辆识别算法是智能交通系统中最基础的一种算法。
通过车辆识别算法，可以实现对交通摄像头所拍摄到的车辆图像进行车型、颜色等特征的提取与分析，从而实现对车辆的分类和统计。
2. 动态路况识别算法动态路况识别算法是智能交通系统中的关键技术之一。
它可以通过对交通摄像头拍摄的图像进行处理和分析，实现对路面交通状况的实时监测。
通过识别交通拥堵、事故和异常情况，智能交通系统可以及时采取措施，优化交通流量，提高道路利用效率。
二、智能交通识别技术的挑战和应对措施智能交通识别技术在应用过程中面临着一些挑战，需要采取相应的应对措施。
1. 复杂环境下的识别问题智能交通系统常常需要在复杂的环境下进行交通图像的识别，例如夜间光照不足、恶劣天气、车辆遮挡等问题。
这些问题给图像识别算法带来了挑战。
为了应对这些挑战，可以采用改进的图像处理算法，增加对光照、雨雪等因素的适应性，提高识别准确率。
2. 数据处理和存储问题智能交通系统生成的数据量庞大，对数据的处理和存储提出了要求。
为了应对这一挑战，可以采用分布式存储和处理技术，将数据存储在多台服务器上，实现数据的并行处理和高效存储。
三、智能交通识别技术的未来发展方向智能交通识别技术在不断发展中，未来将朝着以下几个方向进行发展。
1. 多模态数据融合为了提高交通识别的准确性和可靠性，未来智能交通系统将趋向于融合多种传感器的数据，包括图像、雷达、激光等传感器数据，通过对多模态数据的处理和分析，提高交通识别的精度和实时性。
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。
图像识别技术在智能交通中的应用技巧
图像识别技术在智能交通中的应用技巧智能交通是随着科技发展而兴起的一项重要领域，图像识别技术作为其中的核心技术之一，在智能交通系统中具有重要的应用价值和技巧。
本文将探讨图像识别技术在智能交通中的应用技巧，以及其带来的影响和挑战。
一、图像识别技术的基本原理图像识别技术是指通过计算机系统对图像进行处理和分析，从而实现对图像中目标物体的识别和辨别。
其基本原理是通过获取图像的视觉信息，利用计算机算法对其进行处理、筛选和匹配，最终达到识别的目的。
在智能交通领域，图像识别技术主要应用于车辆识别、交通状态监测、交通事件处理等方面。
二、车辆识别技巧车辆识别是智能交通中的一项重要任务，主要用于交通流量统计、违章监测和车辆管理等方面。
以下是在车辆识别中常用的技巧：1. 特征提取：通过提取图像中车辆的特征信息，如车辆的形状、颜色、纹理等，以利用这些独特的特征来识别车辆。
常用的特征提取方法有边缘检测、颜色直方图、纹理特征等。
2. 目标检测：通过目标检测算法，可以快速准确地检测出图像中的车辆。
常用的目标检测算法有Haar级联检测器、基于深度学习的目标检测算法等。
3. 车牌识别：车牌是车辆的重要标识，车牌识别技术在智能交通中有着重要的应用。
通过车牌识别算法，可以实现对车辆行驶状态的监测和违章车辆的自动检测。
三、交通状态监测技巧交通状态的监测对于智能交通系统的管理和调度至关重要。
以下是在交通状态监测中常用的技巧：1. 车流量统计：通过识别图像中的车辆，结合车辆的车速和密度等信息，可以实时准确地统计出道路上的车流量。
常用的车流量统计方法有基于背景差分的车流量统计、基于特征点的车流量统计等。
2. 车辆行驶路径分析：通过对车辆的轨迹进行分析，可以了解到车辆在道路上的行驶路径和变化趋势。
这对于交通改善和规划有着重要意义。
3. 交通拥堵预测：通过分析道路上车辆的密度、车速等信息，结合历史数据和模型预测方法，可以预测出未来一段时间内道路的交通状况，提前采取相应措施来避免交通拥堵。
智能交通系统中的视频监控与图像识别研究
智能交通系统中的视频监控与图像识别研究智能交通系统是现代城市交通管理的重要组成部分，它通过运用先进的技术手段，如视频监控和图像识别，提升了交通管理效率和交通安全水平。
本文将着重探讨智能交通系统中的视频监控与图像识别的研究现状、应用场景以及未来的发展趋势。
一、视频监控的研究现状随着摄像头技术的进步和成本的降低，大量的摄像头被安装在城市交通要道、交叉路口以及公共场所，构成了智能交通系统的视频监控网络。
视频监控系统通过实时、高清的视频图像，为交通管理部门提供了重要的参考信息。
目前，视频监控的研究主要集中在以下几个方面：1. 视频传输和存储技术：为了保证视频监控系统的稳定性和可靠性，需要研究视频传输和存储技术。
例如，通过使用流媒体技术和云存储技术，可以实现视频的实时传输和持久化存储。
2. 视频图像处理和分析技术：视频监控系统需要对海量的视频数据进行处理和分析，以提取出有用的信息。
这就需要研究视频图像处理和分析技术，如目标检测、运动追踪、人脸识别等。
3. 视频监控系统的智能化：为了进一步提高视频监控系统的效率和准确性，需要将人工智能技术应用于视频监控中。
例如，通过使用深度学习算法，可以实现对视频图像的自动标注和分类。
二、图像识别在智能交通系统中的应用场景图像识别是智能交通系统中的另一个重要研究领域，它可以通过分析图像中的元素和结构，实现对交通场景的理解和识别。
以下是图像识别在智能交通系统中的一些常见应用场景：1. 车辆检测和跟踪：通过图像识别技术，可以实现对路面上行驶的车辆进行检测和跟踪。
这对于交通管理部门来说，可以提供路况信息，帮助优化交通流量和减少交通拥堵。
2. 交通标志识别：交通标志在道路上起着非常重要的指示作用，但是有时候容易被忽视或无法被及时识别。
通过图像识别技术，可以实现对交通标志的自动识别和提醒，减少交通事故的发生。
3. 行人检测：行人在道路上的行为举止对交通安全具有重要影响。
通过图像识别技术，可以实现对行人的检测和识别，从而及时采取相应的交通管理措施。
图像识别的实际应用案例分享
图像识别的实际应用案例分享不可否认，图像识别技术如今已经成为人工智能领域的一项重要技术。
通过对图像进行分析和处理，计算机能够识别出其中的信息，为各个行业提供帮助和服务。
下面将分享几个关于图像识别实际应用的案例。
一、医疗行业在医疗行业中，图像识别技术可以被应用于医学影像的分析和诊断。
例如，利用计算机视觉技术，医生们能够更准确地检测和识别X 光片中的病变。
此外，图像识别还可以帮助医生在大量的医学图像中筛选出重点病例，提高医生的工作效率和诊断准确率。
二、交通行业在交通行业中，图像识别技术可以应用于交通监控和智能交通系统。
通过分析监控摄像头所拍摄到的图像，系统能够实时监测道路上的交通情况，包括交通流量、车辆违规等。
此外，图像识别还可以识别出交通事故的发生，并及时向交警部门发送报警信息，以便他们能够迅速处理事故现场，保障交通畅通和安全。
三、零售行业图像识别技术在零售行业中的应用也越来越广泛。
通过对商品图像进行分析，系统能够自动识别商品的种类、品牌和型号，并将其与数据库中的信息进行匹配，从而实现商品的自动识别和库存管理。
此外，图像识别还可以用于实现智能购物体验，比如通过扫描商品的图像，系统能够提供更详细的商品信息和推荐相关商品。
四、农业行业近年来，图像识别技术在农业行业中也得到广泛应用。
通过对农作物图像的分析，系统能够判断作物的生长状态和健康状况，及时发现并预测病虫害的发生。
此外，图像识别还可以用于智能农业机器人的控制和作业规划，使农业生产更加智能化和高效化。
以上仅是图像识别在几个行业中的应用案例的简单介绍，实际上图像识别技术的应用范围非常广泛，涉及到的行业和领域也越来越多。
图像识别技术以其高效、准确的特点，为各个行业带来了巨大的便利和机遇。
然而，随着图像识别技术的发展和应用，也面临着一些挑战和问题。
例如，图像质量的问题、不同场景的适应性问题等。
因此，对于图像识别技术的研究和发展，仍然需要不断地进行探索和改进。
智能交通中的智能识别与感知技术
智能交通中的智能识别与感知技术智能交通是指利用现代技术对交通进行深度感知、信息化、智能化与网络化的交通系统。
在智能交通中，智能识别与感知技术是一个非常重要的组成部分。
该技术具有强大的计算能力和判别能力，可以将交通场景中的各种信息进行准确的读取和分析，为交通安全和交通流畅提供强有力的支持。
智能交通中的智能识别与感知技术主要分为图像识别、语音识别和行为识别三个方面，下面针对这些方面逐一进行探讨。
1. 图像识别智能交通中的图像识别技术可以广泛应用于车辆识别、人脸识别、交通标志识别等领域。
车辆识别是指在交通中对车辆的属性和行驶信息进行识别和分析，以此来进行车辆管理和流量分析。
人脸识别是指在交通中对人的身份信息进行识别和分析，以此来进行安全管理和人员监控。
交通标志识别是指在交通中对路面上的各种标志进行识别和分析，以此来指导驾驶员驾驶。
2. 语音识别智能交通中的语音识别技术可以广泛应用于语音指令识别、语音导航、语音合成等领域。
语音指令识别是指在交通中对驾驶员的语音指令进行识别和分析，以此来进行车辆控制和信息查询。
语音导航是指在交通中通过语音进行路线引导和交通指引。
语音合成是指将文字转换为语音，以便在交通中进行信息播报和语音提示。
3. 行为识别智能交通中的行为识别技术可以广泛应用于驾驶行为识别、行人行为识别、交通事件识别等领域。
驾驶行为识别是指在交通中对驾驶员的行为进行识别和分析，以此来进行驾驶行为评估和驾驶员教育。
行人行为识别是指在交通中对行人的行为进行识别和分析，以此来进行行人监控和安全管理。
交通事件识别是指在交通中对各种事件进行识别和分析，以此来进行交通事故预警和交通事件管理。
智能识别与感知技术的发展，可以为智能交通提供更加完善、高效、安全的服务和管理。
当前，智能识别与感知技术已经被广泛应用于智能驾驶、智慧城市、智能停车、智能交通信号控制等领域，未来还有广阔的应用空间和发展前景。
同时，智能识别与感知技术的发展也带动了人工智能和大数据技术的发展，这些技术的融合将会进一步推动智能交通的发展。
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- 139 -第16期2018年8月No.16August，2018无线互联科技Wireless Internet Technology由于当前交通拥堵问题日趋严重，智能交通系统应运而生，针对我国当前的现实状况，单纯地去加宽路面、限行等方法都不能从源头上解决交通拥堵的问题，并且传统的方法不论是在资金的投入以及城市空间的消耗上都不具优势。
智能交通系统则是融合各种高新技术和大数据的代表[1]，能够从根本上很好地优化人、道路、车、环境等因素之间的关系，解决道路拥堵等交通问题。
1 智能交通存在问题概述1.1 车身颜色识别当前智能交通系统在实验室中已经取得了较好的研究成果，尤其是在车身识别方面。
但是实验室中的研究都是基于一种特定的理想的环境，并不能完全地模仿真实的道路交通环境。
车体在现实生活中的行驶过程中会受到许多外界因素的干扰，例如天气、光线、灰尘、遮挡等，这些都会影响识别的结果和准确性[2]。
当前较为主流的研究方向主要集中在对车身颜色的识别。
在实际的测试中，室外不稳定因素多，由于车的颜色不同其对光线反射的能力存在着较大的差别，车身纹理的不同，摄像头的不同导致其对颜色的响应存在差异。
在实验中我们不难发现影响颜色识别的因素主要有3种：颜色的非恒定性、运动目标不完整分割，以及目标本身颜色的复杂性[3]。
所以，如何使车身颜色识别避免或者减少外界因素的影响，成为当前研究的重点和难点。
目前的解决方法主要有提高摄像头的图像捕捉和处理能力，但是仅仅从摄像头入手仍然不能解决实际使用中遇到的问题。
研发有效的处理技术提高车辆颜色识别算法精度是当前的首要问题。
1.2 车身形状识别在智能交通系统的发展中我们一直长期致力于对车辆检测算法的发展。
虽然研究时间长，但成果并不是很成熟，在实际的操作中还是有一些客观条件影响着形状识别的准确性。
客观因素主要有以下几方面：（1）车辆自身的尺寸虽然固定，但在行驶的过程中由于行驶速度的不同会导致对车身尺寸识别的不同。
（2）车辆从摄像头中驶过的角度不同，角度的不同同样也影响着大小的识别。
（3）在行驶过程中车辆之间会有遮挡。
（4）关照条件的不同影响识别的能力和结果。
所以当前的车身识别能力与实际使用的要求还有一定的差距[4]。
我们只有运用更加先进的图像处理技术，综合更多的车身信息才能得到准确的识别结果。
2 图像处理与图像识别新技术在智能交通中的运用与实践在智能交通领域车牌的识别技术同样具有重要的意义，并且被用在许多场合，车辆车牌的识别对于车辆的管理、定位有着决定性的作用，通过监控的图像录入，对录入图像进行分析处理从而识别车牌。
在高速公路收费站、停车场的进出口等场所，车牌识别都有着广泛的运用，不仅提高了工作的效率，而且也省去了人工成本，为交通以及车牌定位等提供了极大的便利。
2.1 车牌图像特征提取2.1.1 车牌像素特征提取在车牌像素特征提取[5]中可以将图像在识别过程中把像素点的颜色进行黑白二值化，即将黑色的像素点表示为1，白色的像素点表示为0，再将像素点1和像素点0进行排列，通过维数和黑白像素点的个数，最终确定图形对应的向量矩阵，这种方式的优点是操作较为方便，不足是实用性不够高。
2.1.2 车牌骨架特征提取图像线条宽度的不同在很大程度上会影响图像识别的效果，给图片处理的结果带来差异，因此在对车牌的骨架图像处理[6]之前，需要先将轮廓的宽度进行统一处理，去除轮廓宽度带来的不利影响，从而降低车架轮廓宽度带来的差异化影响。
由此得到车牌骨架特征，进而得到图像特征向量矩阵。
这种方法得到的特征向量矩阵具有很好的普适性。
作者简介：张哲（1995— ），男，陕西渭南人，硕士研究生；研究方向：计算机图形图像处理。
图像识别在智能交通领域中的应用张 哲1，李 挺2（1.延安大学，陕西 延安 716000；2.大连交通大学，辽宁 大连 116021）摘 要：交通的发展和城市的发展相辅相成，城市的发展很大程度上刺激了交通事业的发展。
当前，机动车在大多数国家已趋于饱和，道路拥堵的现象也日趋严重。
因此想要解决现有的交通问题，构建全面、高效的运输体系十分的关键。
促进交通事业的现代化，还需要用现代化的手段来解决现有的交通问题。
当前，智能交通系统逐渐兴起，其中车辆流量检测系统在其中占据着重要的地位。
将图像处理与图像识别技术融入车辆流量监测系统中，将会大大提高检测的效率和管理的质量。
文章主要是结合智能交通对图像处理与图像识别技术进行研究。
关键词：图像处理技术；图像识别技术；智能交通系统2.1.3 车牌图像特征点提取车牌特征提取常用方法主要包括：梯度统计、弧度统计、角点提取等方法[7]。
13点车牌图像特征提取法具有很强的识别性，能够识别字符倾斜，消除由于字符倾斜造成的误差，较好地弥补其他方法适应性不强的缺点。
其特征提取原理是：将字符等分为8个模块，计算黑色像素点的个数，作为8个象限的特征。
再对处于水平和竖直的中间两个模块的黑色像素点进行统计，第13个特征为所有的黑色像素点，13点特征法的优点是适应性极强，同时也存在特征点较少，收敛性不强的缺点。
2.2 车牌图像分割2.2.1 车牌图像灰度转化灰度图像中每一个像素的R，G，B值相等，因此不能够显示绚丽的颜色，而彩色图像的每一个像素 R，G，B值是不相等的。
车牌图像获取可以得到256色位图图像，对256色位图图像进行灰度化处理，可以将复杂的位图图像转化为可以进一步处理的灰度图像[8]。
在灰度图形中，灰度值小的像素点为暗色，而灰度值较大的像素点亮为白色。
2.2.2 车牌图像二值化256色位图像经过灰度转换处理后，可以获得图像中像素的灰度值。
二值化处理可以将图像中像素进行灰度值获取分化[9]，其大小决定了亮度和暗度。
在智能交通系统中通过像素的灰度值处理成为黑白两色，进一步结合阈值法能够得到转化后的车牌图像。
2.2.3 车牌图像梯度锐化处理在现实生活中当汽车行驶字在道路上时，我们所获取的汽车图像往往是通过摄像头拍摄获取的，汽车所处的环境、光线的明暗往往差异较大，因此获取的汽车图像也比较模糊，需要进行锐度化处理，获取较为清晰的汽车图像。
在图像的锐度化处理过程中常用的方法是微分法与高通滤波法。
图像的边缘是由灰度级以及相邻域点的不同像素点形成的，要突出相邻域点之间灰度级别的变化来增强图像边缘。
图像的边缘像素值通常无法所知，与此同时，由于无法实现对轮廓取向进行确定，因此通常采用不具备方向性的旋转不变特性的线性算子。
利用微分法求得梯度，利用差分运算近似计算图像边缘处的像素值可以使边缘模糊的图像清晰化。
2.2.4 车牌识别噪声处理在车牌照片拍照中，车牌定位时已进行部分去噪处理，但这一去噪，对于字符图像的处理并不适合，在处理过程中，这样的去噪方式容易将像素图像也去除。
具体方法为：在对图像进行处理时，当发现有明显信号集中时，扫描周边信号，若信号强烈，且在一定范围内，则认为是非离散信号；若周边信号较弱，则认为是离散信号，需要将它去除掉。
2.2.5 车牌图像分割车牌字符分割算法车牌图像分割车牌字符分割算法主要有垂直投影法、静态边界法以及连通区域法。
这3种方法能够确定车牌字符的边界、分割得到车牌的清晰图像，但是各存在其优缺点。
垂直投影法是利用字符块在垂直方向上投影的特点开展的方法，从左至右检测车牌坐标垂直投影数值，认定局部最小值为最左字符的边界。
然后从右到左检测，得到的最小值为最右字符的边界。
但是“黑”“L”“N”等字符出现过度切割的可能性较大，应用垂直投影法的过程中应当事先确定好最小值和宽度阈值。
静态边界法能够利用车牌的模板特征进行分割，但是由于对车牌定位要求过高，可能造成字符分割误差过大。
连通区域法则是利用字符连通域的特点对车牌字符进行切割，但是实际车牌中存在的噪声区域较多，与字符线条连接在一起，难以获得满意的效果。
2.2.6 在同一图像中对不同尺寸、位置的文字进行归一处理比如，在实际应用中，往往会根据图像识别的字符外框，进行等比例的放大或缩小，或根据相关位置关系，对不同图像进行归一处理，从而将大小、为止、显示特征不同的字符图形，转化为相对统一的字符，从而提高识别准确率。
3 结语综上所述，智能交通领域中图像识别和处理相关技术应用已经极其普遍。
本文对行进中的汽车车型和颜色等相关问题进行了讨论，之后对如何提取车牌图像以及车牌图像特征进行了分析，介绍了多种车牌分割方法，并对各自优缺点进行了分析，从而探寻更为高效和更为准确的文字数字识别方案。
随着智能识别技术在交通领域的应用，识别能力将随之大大增强，但就目前来看，单纯识别数字的识别技术已较为成熟，但涉及汉字、字母、数字的混合识别，准确率还有待进一步提高。
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