面向智能交通的图像处理技术与应用
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。
图像处理技术在物联网中的应用
图像处理技术在物联网中的应用在物联网的时代，图像处理技术的应用越来越广泛。
从最基本的安防监控、智能家居到智能交通、医疗健康，图像处理技术都发挥着重要的作用。
本文将从以上几个方面探讨图像处理技术在物联网中的应用。
一、安防监控在安防监控领域，图像处理技术常常用于人脸识别、人群密度统计、车牌识别等功能。
通过安装智能摄像头，并引入深度学习算法，可以更好地完成这些任务。
例如，通过智能摄像头的人脸识别技术，可以判断是否为非法入侵者，而不是误判主人或访客为入侵者。
使用智能摄像头还可以进行实时追踪，较为快速地锁定目标，方便对其进行后续的查找和调查。
二、智能家居在智能家居的应用场景中，图像处理技术主要用于人脸识别、手势识别、表情识别等，以达到一定程度的智能化。
通过配备智能摄像头，智能家居可以感知居民的需求并智能识别操作，例如开窗、调节灯光、打开电视等。
此外，在儿童看护和老人照护方面，智能家居也可以通过图像处理技术实现监护，提高舒适度和生活质量。
三、智能交通智能交通是图像处理技术的重要应用领域之一。
通过智能摄像头和车载主动安全系统相结合，可以提高车辆的安全性能。
比如，通过车牌识别技术，可以在路口捕捉违规车辆，并自动发送违规信息给交警部门，进一步加强一线交警的交通管理能力。
此外，智能交通也可以探测道路上的拥堵情况，或者预测事故的发生概率，降低道路拥堵、提升路面通行效率。
四、医疗健康在医疗健康领域的应用中，图像处理技术主要用于疾病诊断和健康管理。
例如，通过新型智能眼镜等设备采集眼部检查数据，云端图像处理算法可以快速对疾病进行判断和诊断，高效准确地进行眼科疾病筛查。
另外，通过智能体温计、智能血压计等其他智能医疗设备的统计和分析，医生可以更好地了解患者的健康状况及其管理。
总之，随着图像处理技术的快速发展，其应用场景和功能将会越来越广泛。
同时，智能设备和云计算技术等的发展也将借助图像处理技术更好地为物联网的世界提供技术支撑。
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。
数字图像处理技术及其应用领域
数字图像处理技术及其应用领域数字图像处理技术日益成为现代科技中的重要一环。
随着信息技术的快速发展，数字图像处理在各个领域的应用愈加广泛，涉及医疗、安防、交通、娱乐等多个方面。
让我们一起探索这一激动人心的领域，了解其基本原理、主要技术以及应用案例。
数字图像处理的基本原理可以简单概括为图像获取、预处理、分析、后处理及显示。
图像获取是数字图像处理的起点，通常通过相机、扫描仪等设备完成。
得到了数字图像后，预处理环节通过噪声去除、对比度增强等方法，提升图像质量，使后续的处理更为有效。
分析阶段则通过各种算法提取图像特征，这些特征在不同应用中有着不同的意义。
后处理步骤可涉及图像重建和格式转换等，最终将处理好的图像以可视化的形式展现给用户。
在数字图像处理的技术层面，包括图像增强、图像复原、图像分割、特征提取等多项技术。
图像增强是借助不同的方法提升图像的视觉效果，典型的技术有直方图均衡化、滤波处理及颜色调整。
这些方法确保了用户观看的图像更加清晰、真实。
而图像复原则侧重于从退化的图像中恢复出最接近原始图像的信息，常使用的方法有去噪声及去模糊等。
图像分割是将图像分成若干部分，以使得分析处理更加简便。
常用的分割技术有边缘检测、区域生长和阈值分割等。
这些技术可以帮助提取图像中的主要对象，为后续的特征提取和分类打下良好的基础。
特征提取又称为特征描述，是将分割后的图像信息转化为数值形式，便于计算机理解。
这一过程涉及到多种方法，如主成分分析（PCA）、尺度不变特征变换（SIFT）等。
医疗领域是数字图像处理应用最广泛的领域之一。
医疗图像处理技术可以帮助医生更准确地诊断疾病，尤其是在放射学和病理学中，CT、MRI及超声等图像的分析和处理成为必要的步骤。
这些技术通过图像分割与特征提取，能够识别肿瘤、炎症等病灶的大小及位置，从而辅助医生制定治疗方案。
例如，在肿瘤的检测中，采用数字图像处理技术，有助于实现自动化标记病灶，提高诊断的精准度和效率。
计算机视觉技术在智能交通系统中的应用研究
计算机视觉技术在智能交通系统中的应用研究智能交通系统是指利用计算机和通信技术对交通流信息进行收集、处理和传输，以提高交通系统的运行效率、安全性和环境友好性的一种系统。
计算机视觉技术作为智能交通系统的重要组成部分，为交通监控、车辆识别、交通流量检测等提供了精确、高效的解决方案。
本文将对计算机视觉技术在智能交通系统中的应用研究进行详细探讨。
一、交通监控交通监控是智能交通系统中最常见的应用之一。
通过摄像头采集的交通场景图像，计算机视觉技术可以进行车辆检测、行人检测、目标跟踪等操作，实现对交通场景的实时监控和分析。
例如，可以利用计算机视觉技术实现对危险驾驶行为的识别，如违法变道、闯红灯等，从而提高道路交通安全。
二、车辆识别车辆识别是智能交通系统中的另一个重要应用。
通过计算机视觉技术，可以对车辆进行自动识别和分类。
在交通管理中，可以通过车牌识别技术实现对车辆违规行为的监控和查处。
在智能停车场系统中，计算机视觉技术可以实现对车辆的进出场管理，提高停车场的管理效率和安全性。
三、交通流量检测交通流量检测是智能交通系统中的另一个重要应用领域。
通过计算机视觉技术，可以对交通场景中的实时车流量进行检测和统计。
通过交通流量检测技术，可以评估道路网络的负载情况，制定合理的交通调度策略，提高交通系统的运行效率。
同时，交通流量检测也为城市规划部门提供了有价值的数据基础。
四、交通事故分析计算机视觉技术在智能交通系统中的另一个重要应用是交通事故分析。
通过对交通场景图像进行处理和分析，可以对事故发生的原因进行追溯和研究。
例如，可以通过计算机视觉技术对事故前的车辆行驶轨迹进行分析，从而判断事故责任的主次。
交通事故分析帮助交通管理部门了解交通事故的发生规律和原因，并对交通安全管理提供科学依据。
五、行人识别行人识别是智能交通系统中的一个重要技术挑战。
通过计算机视觉技术，可以对交通场景中的行人进行实时识别和跟踪。
行人识别技术在智能交通系统中具有广泛的应用，如人流量统计、行人行为分析等。
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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面向智能交通的图像处理技术与应用 摘 要: 在智能交通系统( Intelligent Transportation System, ITS)领域中,数字图像处理技术扮演着极其重要 的角色。对智能交通系统的研究内容、图像采集设备以及数字图像处理技术在智能交通系统中的具体应用等作了详细的分析、研究及阐述。 关键词: 智能交通系统；数字图像处理；图像采集设备
Abstract: Image processing techniques play a very important role in Intelligent Transportation System. This paper elaborates on details about Intelligent Transportation System, image sensors and the application of image processing techniques. Key words: Intelligent Transportation System; image processing; image sensors
随着社会经济的高速发展和交通机动化水平的迅速提高,城市交通问题日益严峻,国内许多城市尤其是大中城市的车流量与日俱增,交通阻塞、交通事故频繁发生,人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时,也面临着交通拥挤的问题,简单地进行道路扩建已经无法完全解决目前的交通问题。在现有的条件下,建立和完善智能交通系统是解决交通问题的有效方法之一,而如何建立行之有效的智能运输系统、快捷地进行交通监控、交通调度和交通控制已经成为当前亟待解决的问题。
1 智能交通系统 智能交通系统( Intelligent Transportation System, ITS)是目前世界各国交通运输领域竞相研究和开发的热点。它是在较完善的道路设施基础上,将先进的电子技术、信息技术( Information Technology ,IT )、人工智能( Artificial Intelligence, AI)、地理信息系统( Geographic Information System, GIS)、图像处理技术、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[1 ] ,从而 使交通设施得到充分的利用,并能提高交通效率和安全,最终实现交通运输服务的管理智能化。智能交通系统的应用可以大大减少人力、物力的消耗,极大地提高运动车辆行为分析的及时性和准确性,由此带来的直接和间接的经济效益和社会效益是难以估量的。智能交通系统主要应用于交通信息服务系统( Advanced Public Traffic Information System, APTIS)、交通管理系统( Advanced Traffic Management System, ATMS)、公共交通系统( Advanced Public Transportation Systems, APTS)、车辆控制系统( Advanced Vehicle Control System, AV CS)、货运管理系统( Commercial Vehicle Operations, CV O)、电子收费系统( Electronic Toll Collection, ETC)、紧急救援系( Emergency Medical Services, EM S)等[ 2]。 智能交通系统是21世纪地面交通运输科技、运营和管理的主要发展方向,是解决交通问题的有效途径之一,是交通运输的一场革命,其重要性正被越来越多的人所认可。西欧、北美和日本竞相发展智能运输系统,制定并实施了研究和开发计划。发展中国家也开始了智能交通系统的全面开发与研究。道路交通信息如车流量、车型、车速、车辆运行轨迹等基本交通参数的获取是ITS发挥作用的前提和基础。 随着计算机和图像处理技术的不断发展,交通视频图像检测技术越来越成为现代智能交通系统的一个重要组成部分。由于视频检测方法的诸多优点,在国外一些经济发达国家如美国、英国、加拿大、德国、日本等,应用其先进的计算机、图像处理及通讯技术,最先开始视频技术的研究, 并开发出了各具特色的产 品,例如:美国的 Autoscope、英国的TIPS、德国西门子的ARTEMIS和比利时的Traficon等[3 ]。
2 交通信息采集 交通流信息的采集是智能交通系统中的一个重要的构成要素,实时的或者历史统计的交通流数据信息是进一步研究的基础。交通流信息,包括交通事件(交通事故、闯红灯等)和交通流量、车道占有率、车速、行程时间等交通参数和道路拥挤程度等信息在交通流数据中占有非常重要的位置。传统的采集以及测量方法只适用于作短期内的调查,不适用于实时交通控制和交通流的诱导。大量应用的还是自动采集技术,可以同时测量多种交通参数。 交通信号采集子系统作为智能交通系统的一部分其重要性是不言而喻的,目前在国内外常见的交通流参数采集方法有人工监测、地埋感应线圈、超声波探测器、视频检测等几大类方法。同其它方法相比,视频检测具有以下特点[4 ]: 无需破坏路面(设置虚拟检测线) ,安装简单,维护容易,并且可以随时改变检测区域的位置和大小;检测的信息量大,可以多车道检测车辆数、车型、占有率、车速、停车时间、停车排队长度等交通信息,还可以对视频图像场景内的交通状况进行实时智能监控,当发现交通拥挤、车辆逆行、停车、违章、超速等事件时自动报警,并自动录像,作为违章处罚和责任判定的依据; 实时性好,得到数据可以同时反馈利用,并且可以实时分析和绘制出各种参数之间关系的图表,可省去大量的人力调查和计算分析；性价比高,寿命长,经济性好; 扩展性强,具有二次开发功能。由此可见视频检测同其它方法相比具有很大的优越性,尽管它还存在着易受外界环境影响、检测准确率较低等缺点,但是随着计算机硬件和软件技术 的发展,基于计算机视觉的交通采集和检测手段已经逐渐成为交通流参数检测中的一种新兴的主流技术。
3 面向智能交通的图像处理 基于视频图像的交通参数提取方法是近年来出现的一种新的交通参数获取方法,融合了计算机视觉、图像处理、模式识别及信息融合等多个知识领域,与其它交通参数提取方法相比,具有明显的优势: 无需破坏路面,安装简单,维护容易；获取的交通信息量丰富,可以多车道检测车流量、车型、占有率、车速等交通信息；为交通管理部门提供可视图像等。因此,基于计算机视觉的检测技术已经逐渐成为交通流参数检测中的主流技术。 3. 1 智能交通系统中的图像处理技术 智能交通系统中的图像处理技术是通过图像传感器获取道路交通图像,然后利用计算机对图像进行处理和识别来模仿人的视觉功能,获得智能交通系统所需要的有用信息。这里的图像既包括二维数据,如彩色图像、黑白图像,又包括三维数据,如图像序列。智能交通系统中的图像处理技术可以分为两大类。帧内处理: 其处理对象是一帧图像,一般包括图像增强、图像复原、边缘检测、目标识别等。帧间处理: 一般包括运动目标的检测和追踪。 帧内处理一般包括象素值变换、窗口运算、二维变形运算、区域和边界检测、直线和曲线检测、特征抽取、目标识别等。帧间处理一般包括立体匹配、光流、运动目标检测等, 而且帧间处理还可与预测和跟踪进行结合[1, 5 ]。 数字图像处理处理的目的主要有3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、图像复原和图像编码; 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) 压缩图像数据,以便于图像的存储和传输。 3. 2 图像处理在ITS领域中的应用 图像处理在I TS领域中具有极其广阔的应用,例如交通监视、交通统计等,但其中最直接也最令人感兴趣的是智能车辆导航和交通控制。 1) 在智能车辆导航中的应用 在智能车辆导航诸多复杂且具有挑战性的任务中,最受重视的是道路跟踪,它包括道路检测和障碍物检测两个主要部分,其中障碍物包括车辆周围的车辆和行驶道路上的障碍物。检测的道路可以分为结构化道路和非结构化道路两大类[6 ]。前者一般是高速公路和部分结构化较好的公路,非结构化道路一般为城市内结构化程度较低的道路,这类道路没有车道线和清晰的道路边界,而且转弯半径可能较大,因此通常要使用更复杂的道路模型来检测。障碍物的检测通常是指道路上的其它车辆和异物。一般来说,障碍物可定义为车辆行驶道路上具有一 定高度的物体。一般检测障碍的方法是在对应道路的图像区域中寻找不一致的线索,例如灰度明显变化和纹理边界,即具有非正常灰度的区域。周围车辆检测车辆是一类特殊的障碍物,它们大多与摄像机位于同一车道内,而且速度相近。在高速公路和乡间道路上,必须检测并跟踪前方车辆以便决定是跟随还是超车。 除了上述内容外,智能车辆导航还包括交叉口检测、交通标志的检测和识别、驾驶员疲劳度检测等。 2) 在交通控制中的应用 不同于智能车辆导航应用,用于交通控制的摄像机一般安装在道路和停车场的上方或旁边,以监视整个交通区域。交通流量检测是交通控制中的重要信息,使用图像处理方法能够得到重要地段例如十字路口的二维交通流,从而可以统计各项交通流量信息。交通管理的核心之一是车辆的检测与识别。通常可以通过图像匹配或车牌识别等方法实现。从20世纪70年代开始,国外研究人员就开始了交通环境中的车辆检测研究。可以说,目前的机动车视频检测研究已经相当成熟,其整体趋势是从高速公路向城市交通转移、结构化道路向非结构化道路转移; 而交叉口检测和摩托车(电动车)、自行车和行人这类难以建模的目标检测将成为今后研究的重点。交通事故的自动检测对于交通安全来说意义很大。一般可以通过监视车辆的驾驶行为,如事故性停车,进行检测。在恶劣的天气下,交通事故和交通堵塞都明显增加。因此监视道路的交通状况以及天气变 化,并将有关信息广播给驾驶员是十分必要的,因此也需要相应的监视系统和报警系统。在实际的城市交通环境中,尤其是在我国这样典型的混合交通系统中,非机动车和行人是城市交通的主要参与者,与机动车辆共同构成交通主体,不容忽略。在混合交通中,非机动车的数量达到了交通总量的25%～ 55% ,且非机动车以自行车为主。在未来相当长的一段时间内,机动车、非机动车与行人组成的混合交通流仍将是我国城市交通的显著特征。而目前开展的城市交通系统研究中,把车辆作为重点,主要评价指标为机动车辆的延误、排队长度等,而对行人和非机动车如何影响城市交通系统运行的相关研究则严重不足。 由于非机动车和行人在材质、轮廓及运动轨迹上都与机动车有着很大的区别,所以这些用于检测机动车的系统并不能很好地适用于非机动车和行人的检测。相比机动车而言,对非机动车的视频检测和交通参数提取难度更大,针对非机动车和行人交通数据获取的研究已经成为交通数据自动采集技术中的难点和 重点。国外研究人员曾利用美国的Autoscope系统和英国的TIPS系统对行人和非机动车进行检测,但效果很不理想。从国内的城市交通来看,普遍存在着包括机