张 哲，李 挺

（1.延安大学，陕西 延安 716000；2.大连交通大学，辽宁 大连 116021）

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。……