图像处理技术在智能交通中的应用探讨

2017-12-24袁亚男张垚身份证号409867806身份证号4039890606055

新商务周刊 2017年10期

文/袁亚男张垚，.身份证号：409867806；.身份证号：4039890606055

图像处理技术在智能交通中的应用探讨

文/袁亚男1张垚2，1.身份证号：410221198611278016；2.身份证号：410223198906060551

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。

交通运输；图像处理技术；智能交通

1 智能交通系统和数字处理技术概述

1.1 智能交通系统概述

智能交通系统是为了解决城市化进程带来的车辆增多、交通混乱的情况发展出来的，能够改善交通运行的效率并且提升交通运行的安全程度的智能管理系统。目前已经广泛的应用于全球的很多国家，成为运输管理部门的主要管理手段。智能交通系统主要应用于交通信息服务系统、公共交通系统、电子收费系统以及应急处理系统等多个交通管理系统。智能交通系统将信息技术、电子技术、数字处理技术以及智能技术等现代化手段结合起来，全方位、多角度对于交通的运行进行监督管理，提升我国路面交通管理的安全性以及稳定性；同时，智能交通系统也能在很大程度上减少我国交通管理部门的人力、物力以及财力，对于我国经济社会的发展是十分必要的。

1.2 图像处理技术概述

数字图像处理（DigitalImageProcessing）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 图像处理技术的应用

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(LicensePlate R ecognition，LP R)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。车牌识别系统的基本工作原理是，当车辆通过检测位置时，检测装置被触发，启动数字摄像设备获取车牌的正面图像，进而将图像上传至计算机管理系统，通过软件算法对车牌上的汉字、字母、数字等符号进行自动识别。通常，识别软件为整个系统的核心部分，主要包括图像预处理、车牌定位、车牌校正、字符分割和字符识别等环节。其中，图像预处理是指在对图像进行识别处理之前，首先需要对图像进行色彩空间变换、直方图均衡、滤波等一系列预处理，以消除环境影响;车牌定位是指对图片进行二值化、形态学处理结合车牌特征获得车牌的具体位置;车牌校正是指对车牌进行角度的校正，从而消除拍摄角度倾斜的影响;字符分割是指通过投影计算获取每一个字符的宽度，进而对车牌分割，获取单一字符;字符识别是指采用模板匹配对每一个字符进行识别，得出车牌识别结果。

2.2 运动状况识别和路径跟踪识别

运行状况识别和路径跟踪识别可用于停车、变道、事故、拥堵的状态的检测，在过去如果想要获得运动当中车辆的数据需要依赖传感器的设置，这种早期的方法有一个很大的缺点，也就是需要将感应线圈或超声波雷达的硬件在道路当中好两侧进行安装，这样一方面安装起来不是很容易，因为需要对于已有的道路进行一定的破坏，另一方面由于需要进行传感器的安装损害了公路，最终严重的影响了道路的使用寿命。现代的数字图像处理技术很好的解决了这个问题，运用这种技术可以在视频当中来获取运动车辆的实际数据，其中的原理进行将视频运用数字图像技术来进行计算分析，最终得出结论。

2.3 数据的采集

在我国的公共道路交通管理系统中，为了获取更多的车辆的运动数据，之前通常采用感应线圈等方法，但是这种方法要求设置在路面上并且对路面造成一定程度的损坏，安装困难，影响交通。所以现在都是采取摄像头拍摄，再通过图像处理来进行数据的采集。随着科技的发展与进步，现在只需要在路段相应的位置安装摄像头，摄像头所获取到的视频与图像就会通过压缩之后传输到控制中心。监控中心只需要根据上述视频与图像进行提取，就可以对车辆进行实时跟踪。运作跟踪是车辆识别的一部分，其主要分为背景的提取、运动点团的提取，运动点团位置的提取和运动物体的跟踪。近几年，经过技术人员的不断钻研，针对每个点都提出各自相应的算法，使得车辆跟踪更为直观、精确。

2.4 道路的障碍物检测

在高速车道上快速行驶，当遇到障碍物的时候突然刹车或是急打方向，后果将是致命的。高速公路上的障碍物包括：车辆遗撒物、行人或动物、山体落石、道路不均匀沉降等。对于道路进行障碍物的检测是十分有必要的，这直接的影响到了车辆的行驶安全。系统检测到有异常障碍物可以及时通知公路管理单位处理。现在比较常采用的主要有三种技术，分别是图像滤波法、模板法以及以边缘作为基础进行测量的方法。这些方法都是在现代的智能交通系统当中表现的良好。