马晓东

摘要：现阶段，在我国智能交通管理中，数字图像处理技术展现出了良好的作用，通过对其的全面运用，有利于我国管理部门更好地执行监督与监控等相关工作，进而确保我国城市化水平的持续提高。基于此，本文主要对智能交通系统以及数字图像处理技术进行了概述，然后分析了数字图像处理技术的主要工作步骤，最后则重点探究了数字图像处理技术在智能交通中的应用，以供参考。

关键词：数字图像处理技术;智能交通;交通安全

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）21-0123-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

当前，我国经济水平正在逐渐提高，并逐步落实全面建成小康社會的伟大目标。基于此背景，交通车辆逐渐演变成了推动现代化发展的主要因素之一。但交通工具在提供便利的同时，也导致交通管理部门负担加剧。图像处理技术可以借助计算机技术对相关图形进行智能处理收集，由于其存在监控全面、准确度高等特点，所以在我国智能交通中实现了广泛运用，从技术上支持交通管理的高效开展，以坚实的基础助推我国城市化水平提升。

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

对于智能交通系统而言，其作用表现为解决交通混乱、车辆增多等状况，可以促进交通运行效率的提高，并加强交通运行的安全程度[1]。现阶段，智能交通系统在许多国家中实现了广泛运用，逐渐演变成运输管理部门开展日常工作的主要方式。智能交通系统一般在公共交通、应急处理、交通信息服务以及电子收费等相关系统中运用，并融合智能技术、信息技术、数字处理技术、电子技术等，对交通运行实施全方位的监督和管理，确保我国路面交通管理更加安全和稳定。并且，智能交通系统还可以促使我国交通管理部门在财力、人力、物力等相关方面的损耗有效降低，有利于我国社会经济的良好发展。

1.2 图像处理技术概述

现阶段，在智能交通系统中，图像处理技术已得到了广泛应用。到今天为止，图像处理技术已有八十多年的历史，在数字处理技术和计算机技术的不断发展下，图像处理技术得到了显著进步，现阶段在我国智能交通系统中已得到了广泛应用。在网络技术的快速发展下，数字处理技术得到了显著进步，数字图像具有诸多优点，如应用便捷、传输速度迅速、信息准确性较高，当前已成为人们获取信息的一种常用手段;而图像处理技术借助自身高速的处理手段、高效的运行效率和数字化的工作模式，确保使用者能够获得更加准确的相关信息。通常来说，图像处理技术的主要类型有分析设备、输入处理系统以及输出处理系统。其主要是对标准化的工作流程进行运用，采集、处理以及输出信息。

2 数字图像处理技术的主要工作步骤

通常情况下，数字图像处理技术要想展现出应有的作用，需要将计算机等作为基础，内容方面包含图像收集、合成以及存储等[2]。合成后绘制图像，同时最终输出，借助新技术恢复和重建。数字图像处理技术涉及的工作步骤表现为：其一，立足于图像，进而灰度变化处理，然后保存，此方式可加强图像具备的可读性，并更好地恢复原图;其二，通过特殊方式提取图像中涉及的特殊和关键信息，然后对图像中存在的特点进行深入分析，运用此方式的目的在于将其中特殊信息提取出来，分割识别图像;其三，压缩数据，确保其清晰度，便于后续的保存以及传送。

3 图像处理技术在智能交通中的应用

3.1 采集交通信息

科学、高效地对交通信息进行采集，能够让智能交通系统对车辆运行情况进行全面地了解，进而确保智能交通系统能够高效管理交通状况[3]。并且，交通信息采集技术可以不受时间限制监控车流量、车型、道路拥堵情况、车速等，确保管理人员可较好地掌握道路状况，然后发出指引信号，同时针对车辆的运行展开合理调节，疏通拥堵道路，就出现交通事故的路段发出报警等，以此使交通运行的稳定性和安全性得到保证，促进交通管理工作效率。所以，要想确保智能交通系统运行的高效性，就应加大对交通信息采集技术的运用力度。

目前，智能交通信息采集技术实现了较好的发展，逐渐从静态人工的方式转变成动态智能，并且涉及的采集模式也得到了丰富，诸如测速法、雷达测速仪、GPS等，能够准确、迅速地获取车辆相关信息。但是，这些方法因天气、道路破坏等因素的影响，难以对交通信息进行高效率、准确地采集。相比之下，数字图像处理技术在交通信息采集方面具备系统、准确、高效的特点，可掌握车辆车速、定位车身位置等相关信息，且无须一直在岗，只需拥有优质的拍摄条件便能够对交通信息进行准确、全面地获取，降低人力物力的投入，且能够高效率采集信息。

3.2 车牌识别

在智能交通系统中应用图像处理技术，首先在车牌识别中得以体现。在智能交通系统中，车牌识别是极为重要的组成部分，其对车辆管理部门高效、合理地管理车辆极为有利，可以使工作人员的具体效率显著提升[4]。现阶段，在高速公路系统、小区管理和停车场管理等方面车牌识别已得到了广泛的应用。车牌识别，主要是监控拍摄路面运行的车辆，对其车牌的主要信息进行提取，如数字、颜色、英文字符和汉字字符。应用车牌识别，需要相关部门对计算机系统、摄像系统以及数字设备等进行安装，采集车辆的图像信息，然后预处理采集到的信息，将车牌在图像中存在的具体位置找出，提取全部信息，同时对信息中的全部要素进行分析，最终对车牌的真实号码和信息进行识别。

在应用车牌识别时，诸多外界因素或影响照片和图像的质量，如车辆运行速度、降雨和日照因素等。在诸多外界因素影响下，车牌识别系统采集到的车辆信息很容易出现重叠、看不清、模糊等问题，严重影响了之后的识别工作。所以，工作人员在开展正式的车牌识别工作前，应着重预处理车牌图像，如对图像展开矫正、二值化、灰化等，以此使车牌的准确度得到保证。现阶段，我国尽管在车牌识别工作中也运用了图像处理技术，但我国车牌格式多种多样，背景复杂性较强，并不统一，所以也存在识别模糊等问题，需要相关部门合理改善。

3.3 跟踪运动车辆

当前，城市交通十分拥堵，交通意外发生率较高，要想加深对事发现场情况的了解，可以将摄像头安装在检测路段，借助摄像头监控道路，向智能交通监控管理中心传输采集到的相关信息，同时借助数字图像处理技术分析、识别、分割和处理视频信息，将道路交通的数据计算出来，进而对车辆在变道、拥堵、事故和停车时的运行状况有更加准确地了解，第一时间对车辆进行监控和跟踪锁定。视频分割技术和跟踪运动车辆比传统的跟踪车辆技术优势更多，其获得车辆运动数据的灵活性和准确性更强、不会损害公路、安装更加便捷等[5]。但由于交通堵塞或天气恶劣导致视频模糊，就难以追踪车辆。因此，还需要健全跟踪运动车辆以及视频分割技术，保证遇到特殊天气或意外情况的时候，可以第一时间对车辆运行情况展开监控，进而使交通运行的安全性得到保证。

3.4 障碍物检测

对于整个交通系统而言，障碍物涉及车辆行驶途中的行人、电动车，以及其他机动车和交通标识等。在障碍物检测中运用图像处理技术，指的是采取光流检测、立体视觉检测、背景运动检测分析等方式。实际检测方面，图像处理技术能够详细地分析摄像头所拍摄到的相关视频画面，辨别道路前方是否有障碍，进而第一时间将障碍情况反馈给驾驶人员。现阶段，以上障碍物检测方式在智能交通系统中实现了良好运用，取得了良好的效果，对于图像处理技术的深化革新及智能交通系统的再发展可以起到强有力的推动作用。

3.5 在电子警察中的应用

在智能交通系统中，电子警察技术发挥着十分关键的作用，其可以让交警不必一直守候在现场，进而减轻了负担。再加上对数字图像处理技术的运用，能够将拍摄到的相关视频图像予以识别、分析、处理，促进智能交通工作效率的提高，并确保交通运行安全，降低人力、财力的投入。

在电子警察中采用数字图像处理技术，包括图像加密和水印、图像滤波、图像识别、图像编码等相关技术。其中，图像滤波技术，即清理无效信息和噪音，同时对有效标志信息进行提取;图像加密与水印技术主要在对视频图像进行加密处理，使具有取证价值的保密性以及安全性得到保证中得以体现;图像识别技术是对视频图像中包含的非机动车、车辆以及行人等进行识别;图像编码则为就拍摄到的相关视频图像展开二次编码，让视频图像能够符合通信需求。

4 结语

综上所述，智能交通的发展和运用，除了能够对现存交通问题进行解决之外，还能够推动我国交通事业的良好发展。对智能交通予以运用时，图像处理技术发挥出了重要作用，能够应用于车牌识别和字符分割等。并且，图像处理技术的运用，能够促进智能交通实现更好地发展，并提高交通应用效率，确保智能交通作用的全面发挥。有关部门和工作人员要想确保智能交通实现更好的发展，需注重图像处理技术运用效果和质量。

参考文献：

[1] 侯鑫，唐思佳.智能交通中数字图像处理技术应用探究[J].计算机产品与流通，2020（6）：124.

[2] 赛朋飞，李梁娟.浅析智能交通中数字图像处理技术的运用[J].数字技术与应用，2019，37（10）：81，83.

[3] 尚金生.智能交通中的视频图像处理技术分析[J].现代信息科技，2019，3（14）：86-88.

[4] 宋延爽.数字图像处理技术在智能交通中的应用探究[J].信息记录材料，2019，20（4）：86-88.

[5] 肖梓涵.数字图像处理技术在交通行业的应用[J].中国新通信，2018，20（5）：237-238.

【通聯编辑：李雅琪】