智能交通系统中的数字图像处理技术
智能交通系统中的图像处理技术教程
智能交通系统中的图像处理技术教程智能交通系统是通过运用先进的信息技术和通信技术，对交通网络进行管理和控制，提高交通流畅性、安全性和效率的一种全新交通管理方式。
图像处理技术在智能交通系统中扮演着重要的角色，它可以通过对交通路况的准确识别和分析，实现智能信号灯控制、车辆自动驾驶、交通事故监测等功能。
本文将介绍智能交通系统中常用的图像处理技术及其应用。
一、图像传感器技术图像传感器是智能交通系统中获取交通图像信息的重要组成部分。
常见的图像传感器包括摄像机、雷达、激光扫描器等。
其中，摄像机是最常用的图像传感器，可以将交通路况实时传输至后台进行分析。
而雷达和激光扫描器则可以通过波浪信号的反射来获取目标物体的距离、速度等信息，用于车辆控制和事故预警。
二、图像获取与预处理在图像处理之前，需要对获取到的图像进行预处理，以提高后续处理的准确性。
图像获取与预处理主要包括图像校正、图像去噪、图像增强等步骤。
其中，图像校正可以校正因拍摄角度引起的图像倾斜、畸变等问题；图像去噪则可以消除图像中存在的噪声，提高图像质量；图像增强可以增加图像的对比度、亮度等，使图像更加清晰明了。
三、目标检测与识别目标检测与识别是智能交通系统中的一个关键步骤，它可以通过对交通图像进行分析，实现对车辆、行人等交通参与者的检测和识别。
常见的目标检测与识别方法包括基于特征匹配的方法、基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法等。
其中，基于机器学习的方法是目前最为先进和广泛应用的方法，它可以通过构建训练样本集，训练出准确的分类器，实现对不同目标的识别。
四、交通流量分析交通流量分析是智能交通系统中的重要功能之一，它可以通过对交通图像进行分析，实时计算出道路上的交通流量信息。
常见的交通流量分析方法包括基于边缘检测的方法、基于光流估计的方法和基于车辆检测的方法等。
其中，基于车辆检测的方法是最为常用的方法，它可以通过检测车辆的位置和速度等信息，实现对交通流量的准确统计。
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。
智能交通系统中的计算机视觉技术
智能交通系统中的计算机视觉技术在当今科技飞速发展的时代，智能交通系统正逐渐成为改善交通状况、提高出行效率和保障交通安全的关键手段。
而在智能交通系统的众多技术中，计算机视觉技术无疑发挥着至关重要的作用。
计算机视觉技术，简单来说，就是让计算机像人类的眼睛一样能够“看”和“理解”图像或视频中的内容。
在智能交通领域，它有着广泛而深入的应用。
首先，让我们来看看交通流量监测。
传统的交通流量监测方法往往依赖于地感线圈、超声波传感器等设备，但这些方法存在着安装维护成本高、数据准确性有限等问题。
而计算机视觉技术的出现改变了这一局面。
通过在道路上方安装摄像头，计算机可以实时分析视频画面，准确地统计车流量、车速、车型等信息。
不仅如此，它还能够区分不同类型的车辆，如小汽车、公交车、货车等，为交通规划和管理提供了更加精细的数据支持。
在交通违章监测方面，计算机视觉技术更是大显身手。
以前，交警需要人工在路口执勤，或者依靠有限的电子警察设备来抓拍违章行为，不仅效率低下，而且容易出现漏判和误判。
现在，借助计算机视觉技术，系统可以自动识别闯红灯、超速、违规变道、违法停车等多种违章行为。
摄像头拍摄到的画面会被实时传输到计算机中，通过图像识别算法进行分析和判断。
一旦发现违章行为，系统会立即自动抓拍并记录相关信息，大大提高了执法效率和准确性，也对驾驶员起到了更好的警示作用。
除了监测和执法，计算机视觉技术在智能停车管理中也发挥着重要作用。
在大型停车场中，寻找停车位往往是一件让人头疼的事情。
而利用计算机视觉技术，停车场可以实现智能化的车位管理。
摄像头可以实时监测车位的使用情况，并将信息显示在停车场入口的显示屏上，引导驾驶员快速找到空闲车位。
同时，当车辆离开车位时，系统能够自动计算停车时间和费用，实现无人值守的收费管理，不仅提高了停车场的运营效率，也为车主提供了更加便捷的停车体验。
在公共交通领域，计算机视觉技术也有着重要的应用。
比如在公交车上，通过安装摄像头，可以实时统计上下车的客流量，为公交公司优化线路和调度车辆提供依据。
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。
人工智能图像处理技术在交通领域中的应用
人工智能图像处理技术在交通领域中的应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为未来发展的重点领域之一，已经在各个领域取得了丰硕的成果。
交通领域作为一个大众经常接触的领域，在安全、效率、便捷等方面对人们的生活产生着深远的影响。
因此，人工智能图像处理技术在交通领域中的应用值得我们深入了解。
一、人工智能图像处理技术人工智能图像处理技术是一种将计算机技术与现代图像处理技术相结合的技术手段。
它是以人工智能技术为基础，通过对图像信号进行处理，从中提取出有用的特征，再将这些特征转换成计算机能够识别和处理的信息，最终实现对图像内容的分析和理解。
二、1. 车辆识别和跟踪人工智能图像处理技术在车辆识别和跟踪方面的应用，可以帮助进行道路交通管理和监测。
在城市中，交通拥堵是一个严重问题，车辆识别和跟踪技术可以提高拥堵路段的交通效率。
传统的车辆跟踪技术需要对车辆进行标记，这样就需要大量的人力和物力，成本很高。
而AI技术可以通过摄像头来识别和跟踪车辆，避免了标记成本，提高了效率。
2. 交通流量监测人工智能图像处理技术还可以用于交通流量监测和预测。
通过对道路上行驶的车辆数量、车辆密度、行驶速度等信息进行分析，提前预测道路拥堵和交通状况，从而为城市交通管理提供数据支持。
3. 交通事故预警人工智能图像处理技术在交通事故预警方面的应用，可以通过识别出危险区域和危险行为，提前发出警告，避免交通事故的发生。
当驾驶员或行人违反交通规则时，系统会及时发出声音和灯光提示，提醒驾驶员或行人避免危险。
4. 交通信号灯控制人工智能图像处理技术在交通信号灯控制方面的应用，可以根据实时交通情况自动调整红绿灯的时间，以实现交通流畅。
传统的交通信号灯控制方式是定时控制，在实际应用中存在灵活性不足的问题。
而AI技术可以根据实时交通情况，自适应调整信号灯的控制时间，使交通流畅，减少拥堵。
5. 驾驶员行为监测人工智能图像处理技术在驾驶员行为监测方面的应用，可以通过对驾驶员的姿态、注意力、情绪等行为进行监测，发现并帮助避免驾驶过程中发生的事故。
数字图像处理技术在智能交通领域中的应用
数字图像处理技术在智能交通领域中的应用作者：刘慧慧陈瑾瑾来源：《无线互联科技》2022年第07期摘要：为了全面提升智能交通的应用效果，研究人员需要充分发挥数字图像处理技术的应用优势，打造更加合理高效的智能控制平台，及时落实系统管理方案，发挥数据信息的应用优势，从而促进智能交通的科学运行。
文章简要介绍了智能交通系统，并着重讨论了智能交通领域内数字图像处理技术的应用要点。
关键词：智能交通;数字图像处理技术;具体应用0 引言随着汽车数量的不断增多，为了避免城市交通拥堵造成安全隐患，研究人员需要匹配智能交通系统，建立更加合理的数据传输和汇总机制，创设安全的出行空间，确保车辆道路的实时性，为智能化管理提供支持。
1 智能交通系统在智能交通系统中，信号采集模块、车辆检测模块、车辆流量统计子系统、红绿灯控制子系统等是主要组成部分。
研究人员要结合对应的系统完成信息数据的收集，以保证信号采集和管理的实时性，从而更好地评估车辆流量等相关信息，提升流量优化控制的基本水平。
另外，智能交通系统的应用过程中，视频监测数据的获取是较关键的数据处理机制，能够形成匹配的数据包。
涉及监测路段交通状态信息时，智能交通系统能进行自动提取、识别等操作，提高了图像处理和模型识别的工作效率[1]。
2 数字图像处理技术在智能交通领域中的具体应用在智能交通领域，智能化应用平台和技术方案是核心内容，要系统化融合信息技术、电子技术、影像控制技术等，从而建构完整的信息处理系统。
而数字图像处理技术将计算机处理过程作为核心，完成信息的收集、识别和传输处理。
2.1 交通信息采集对于交通体系的日常管理工作而言，只有保证信息和数据收集的准确性、及时性，才能更好地维护交通运行环境，提升交通管理水平。
因此，交通信息采集技术是较常见的技术类型之一。
在技术应用过程中，技术人员要对车流量参数、车速参数、车型参数以及交通路面拥堵现状等情况予以实时监控，确保管理人员结合交通应急信息、交通仿真数据等及时了解整体信息，从而制定更加合理的指引信号处理决策，在保证自动调控车辆运行的同时，大幅缓解道路拥堵现象。
基于图像处理的智能交通系统设计
基于图像处理的智能交通系统设计近年来，随着城市化的不断推进，城市道路的交通状况也越来越佳成为一个极为棘手的问题。
为了解决这一问题，越来越多的城市开始尝试智能交通系统的建设。
而图像处理技术则是其中一个不可或缺的关键技术。
一、图像处理的基础原理图像处理技术是指通过计算机对图像进行处理，以改变图像的质量、信息、外观，或者提取出图像中的有价值的信息。
这里的图像可以指数字图像，也可以指视频图像等。
图像处理的基础原理包括以下几个方面：1. 像素：图像是由一个一个的像素组成的，每个像素都有自己的位置以及颜色值。
2. 灰度：在数字图像中，每个像素都有对应的灰度值，灰度值是指像素颜色的明暗程度。
3. RGB色彩模式：RGB是指红、绿、蓝三种基本颜色，可以组合出各种颜色。
4. 图像增强：通过一系列数学计算方法对图像进行处理，以改善图像的质量。
5. 目标检测：在图像中检测出感兴趣的物体，例如车辆、行人等，以进行下一步的处理。
二、智能交通系统的设计基于图像处理技术的智能交通系统主要包括以下几个部分：1. 图像采集：使用摄像机对交通场景进行采集，获取到交通路况的图像。
2. 图像处理：通过图像处理技术对采集到的视频数据进行处理，以达到识别和检测交通场景信息的目的。
这一过程包括目标检测、车牌识别、道路目标检测等。
3. 数据传输：将采集到的图像和处理后的数据传递给车辆和交通控制中心，以为后续的决策提供数据支持。
4. 决策控制：基于传输得到的数据，交通控制中心进行数据分析和决策处理，以达到交通优化的目的。
三、智能交通系统的优势基于图像处理技术的智能交通系统带来了许多优势，其中包括：1. 交通效率：智能交通系统可以实现智能信号灯控制，实时调整交通信号配时，同时保证车道畅通，减少拥堵。
2. 交通安全：智能交通系统可以进行实时监控，提供预警或事故报警，及时处理交通突发事件，保障交通的安全和稳定。
3. 能耗降低：通过交通管理系统的智能化控制，可以将交通流量合理引导，减少车辆拥堵走弯路，减少路上停车等方式，实现交通效率提升以及能耗降低。
数字图像处理技术在智能交通中的应用
数字图像处理技术在智能交通中的应用
数字图像处理技术是信息处理技术中的一种，它是应用数学和计算机的原理来处理图像，经过一定的算法处理，能彻底分析图像中所包含的数据信息。
在智能交通中，数字图像处理技术可以帮助交通管理者对道路，车辆，人群和环境等进行识别，定位和检测，并利用这些信息来实现自动控制和管理。
数字图像处理技术可以应用于停车管理。
可以通过数字图像处理技术将摄像头安装在车辆的前档板和发动机厢，从而实时获得车辆的车牌号和位置信息，对尾号限行的车辆，远程控制停车位，可以根据车辆位置决定收费情况，甚至可以实现定位行车轨迹，进行重点车辆追踪。
数字图像处理技术还可以应用于交通事故报警检测。
可以利用图像处理技术，设置交通摄像头，远程识别和处理前后对比图像，根据变化判断事故是否发生，并且可以在未发生事故时将资料发送给管理中心，以及警方，确保交通安全。
总之，数字图像处理技术在智能交通中的应用不仅能有效提高交通效率，还可以保证道路上的安全，有助于加强道路交通安全管理，提升交通改造的效率，更加有效的保障市民的安全。
计算机视觉技术在智能交通系统中的应用与性能优化
计算机视觉技术在智能交通系统中的应用与性能优化智能交通系统是利用先进的计算机技术和通信网络技术将交通运行管理与信息服务相结合的一种交通管理系统。
计算机视觉技术作为其中重要的一环，通过图像或视频信息的处理和分析，能够实现交通监控、车辆识别、行为分析、交通流量统计等功能，为交通管理提供了全新的解决方案。
本文将重点探讨计算机视觉技术在智能交通系统中的应用以及性能优化的相关内容。
一、计算机视觉技术在智能交通系统中的应用1. 交通监控和车辆识别：计算机视觉技术可以通过监控摄像头捕捉交通场景图像，并对图像进行分析处理，实现实时的交通流量监控和车辆识别。
通过车辆识别，可以进行实时的拥堵监测和交通信号灯控制，从而提高交通效率和减少交通事故。
2. 行为分析和人流统计：计算机视觉技术可以对行人和车辆的行为进行分析，如行人的过马路行为、车辆的违规行为等。
通过对行为的分析，可以及时发现交通违法行为，并进行相应的处理。
同时，计算机视觉技术也可以应用于人流统计，通过对人流的监测和统计，可以分析人流的分布和趋势，为城市规划和交通管理提供科学依据。
3. 智能信号控制和导航系统：计算机视觉技术可以结合交通流量和车辆识别信息，实现交通信号的智能控制。
通过实时分析交通流量和车辆的状态，智能信号控制系统可以根据实际情况调整信号灯的时长，以提高车辆通过的效率和道路的通行能力。
同时，计算机视觉技术还可以用于现代导航系统，通过分析实时交通信息，为驾驶员提供最佳的导航路线，减少交通堵塞和路程时间。
二、计算机视觉技术在智能交通系统中的性能优化1. 图像处理算法优化：在智能交通系统中，图像处理算法对于提取交通信息和识别车辆等任务非常重要。
为了提高系统的实时性和准确性，可以对图像处理算法进行优化。
例如，使用更高效的图像压缩算法来减少图像处理的时间，或者通过算法优化提高车辆识别的准确率。
2. 硬件设备的优化：智能交通系统通常需要大量的计算和存储资源来处理和存储图像或视频数据。
数字图像处理技术在智能交通中的应用
Ｖ０ ｌ Ｉ ２１
Ｎｏ ． ３
电 子 设 计 工 程
Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
２ ０ １ ３年 ２月
Ｆｅ ｂ．２ ０１ ３
数 字图像处 理技 术在智能 交通 中的应 用
随 着 工 业 的 迅 速 发 展 。城 市 化 的进 展 和 汽 车 的 普 及 ， 世
界 各 国 的交 通 量 急 剧 增 加 。 如 何 能 够 改 善 混 乱 的 交 通 状 况 。 减少拥 堵 ， 提高运输效 率并提 高交通 的安全性 ， 则 成 为 大 家
更 关 心 重 视 的 问 题 。智 能 交 通 系 统 （ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｔ ｒ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， Ｉ Ｔ Ｓ ） 则 是 在 这 种情 况 下 产 生 和 发 展 起 来 ， 它 主 要 是 将
１ 数 字 图像 处 理 技 术 在 智 能 交通 中 的应 用
１ ． １ 交通 信 息采 集
智 能 交 通 系 统 能 否 高 效 的运 行 。关 键 取 决 与 获 得 全 面 、 准 确 和 实 时 的 动 态 交 通 信 息 。在 智 能 交 通 系统 研 究 中 ， 能 够 研 究 开 发 出有 效 获 取 道 路 上 的运 行 信 息 。 包括车流量 、 车速 、 车型分类 、 交 通 密 度 等 信 息 的 交 通 信 息 采 集 设 备 是 提 高 实 现 交 通 智 能 化 的 重要 途 径 。正 确 有 效 的 交 通信 息 采 集 可 以在 正 确及时获得交通状况信 息的同时 ， 实 现 对 交 通 状 况 进 行 有 效 管理 ， 并 发 出诱 导 信 息 ， 从 而 自动 调 节 车 流 ， 减 少 车辆 在 道 路 顺 畅 时 在 红 灯 前停 留 的 时 间 ． 安排疏导交通 、 肇 事 报 警 等 。因 此， 在智 能交通 系统中 ， 交 通 信 息 采 集 技 术 的 不 断 进 步 是 智 能 交 通 系 统 得 以 高效 发 展 的 基 础 ， 是 提 高 交 通 安 全 性 和 效 率 的前 提 。 随 着 智 能 交 通 采 集 手段 及 其 分 析 技 术 的 快 速 发 展 ． 交 通 信 息 采 集 已从 静态 、 人 工 采 集 向动 态 、 自动 采 集 转 变 ， 从 单 一 模式采集 向多模式 、 多方 法 采 集 转 变 。 常用 的 一 些 交 通 信 息
基于图像处理技术的智能交通监控系统
基于图像处理技术的智能交通监控系统智能交通监控系统是一种基于图像处理技术的应用系统，它利用计算机视觉和图像处理算法来实现对交通场景的监控和分析。
本文将从图像采集、图像处理和系统应用等方面对基于图像处理技术的智能交通监控系统进行详细介绍。
一、图像采集技术图像采集是智能交通监控的基础，它通过摄像机等设备对交通场景进行实时拍摄。
近年来，随着图像传感器技术的不断进步，拍摄的图像质量越来越好，能够满足对细节的要求。
此外，图像采集技术还包括亮度、对焦、曝光等参数的自动控制，以及对特定目标的跟踪和定位等功能。
二、图像处理技术图像处理技术是智能交通监控系统重要的组成部分，它通过对采集到的图像数据进行分析和处理，提取有用信息。
常用的图像处理技术包括图像增强、目标检测、目标跟踪、目标识别等。
图像增强技术能够提高图像的清晰度和对比度，减少噪声和模糊。
目标检测技术可以识别出图像中的特定目标，如车辆、行人等。
目标跟踪技术能够实时追踪目标的位置和运动轨迹。
目标识别技术可以根据目标的特征进行分类和识别。
三、系统应用智能交通监控系统的应用非常广泛，它可以为交通运输管理、道路安全监控、交通流量统计等提供重要的支持。
首先，智能交通监控系统可以通过对车辆的检测和识别，实现对交通流量的实时统计和分析。
这对于交通拥堵的监测和疏导非常关键。
其次，智能交通监控系统可以识别并记录交通违法行为，如超速、闯红灯等，为交警部门提供依据和证据。
再次，智能交通监控系统还可以用于车辆的追踪和寻找，对于追踪嫌疑车辆、寻找失踪车辆非常有帮助。
最后，智能交通监控系统还可以与其他系统进行集成，实现更加智能化的交通管理。
在实际应用中，基于图像处理技术的智能交通监控系统还面临一些挑战。
首先，由于交通场景的复杂性，图像处理技术需要能够适应不同天气、不同亮度等环境条件，保证系统的鲁棒性。
其次，大规模的图像数据需要高效的处理算法和计算平台来满足实时性的要求。
此外，智能交通监控系统还需要保护用户的隐私和信息安全，避免被恶意攻击和滥用。
智能交通系统的数据处理与分析方法
智能交通系统的数据处理与分析方法智能交通系统是利用先进的传感器技术、网络通信技术和计算机信息处理技术来实现道路交通自动化、智能化管理和优化的系统。
数据处理与分析是智能交通系统中至关重要的一环，它能够从大量的数据中提取有价值的信息，为交通管理和规划提供科学依据。
本文将探讨智能交通系统的数据处理与分析方法。
一、数据采集与处理智能交通系统通过各种传感器（如摄像头、雷达、车载传感器等）采集到道路上众多车辆和行人的信息，同时也包括环境信息（如天气、道路条件等）。
这些数据需要经过多个处理步骤才能发挥应有的作用。
首先，数据采集系统需要对原始数据进行处理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
比如通过图像处理技术对摄像头采集到的图像进行去噪、边缘检测和目标识别等操作，提取出车辆和行人的位置、速度和行驶方向等信息。
其次，数据预处理步骤对数据进行归一化、标准化或采样等处理，以便进一步的分析和建模。
归一化可以将数据转化为特定的取值范围，便于不同数据之间的比较和关联。
标准化可以消除数据之间的尺度差异，使得不同类型的数据可以进行有效的比较和聚类。
采样技术可以在大数据集中选取一部分样本进行处理，以提高数据分析的效率。
最后，数据集成和数据挖掘是将多源数据进行集成和融合，从中挖掘出有意义的信息和知识。
数据集成涉及到不同种类、不同格式和不同来源的数据之间的整合，可以通过ETL（数据抽取、转换和加载）等技术来实现。
数据挖掘利用统计学、机器学习和数据可视化等方法，对已经集成的数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的规律和模式，并据此进行决策和优化。
二、交通流量分析与预测交通流量是智能交通系统中最基本的数据之一，它描述了车辆在道路上的运行情况和变化趋势。
交通流量分析可以对道路网络的拥堵状况、交通事故的发生概率和交通信号优化等问题提供有力的支持。
交通流量预测是通过分析历史交通流量数据和其他影响因素（如天气、节假日等），使用时间序列分析、回归分析或神经网络等方法预测未来一段时间内的交通流量。
基于图像处理的智能交通视频监控系统设计
基于图像处理的智能交通视频监控系统设计随着城市化进程的不断推进，交通问题也日益凸显出来。
为了提高交通安全、优化交通信号控制以及改善交通流量，智能交通视频监控系统的设计和应用变得越来越重要。
基于图像处理的智能交通视频监控系统是当前解决上述问题的有效手段之一。
本文将以智能交通视频监控系统设计为主题，介绍其基本原理、关键技术和应用前景。
一、智能交通视频监控系统的基本原理智能交通视频监控系统基于图像处理技术，通过安装在交通路口或关键道路上的摄像头采集交通场景的视频，将视频信号传输到中心控制室进行处理和分析。
系统能够实时监测交通流量、交通事故、违章行为等情况，并通过图像识别、数据分析等方法提供有效的交通管理和控制手段。
二、智能交通视频监控系统的关键技术1. 视频信号采集与传输技术：智能交通视频监控系统依赖于摄像头对交通场景进行实时采集，并通过网络传输技术将视频信号传输到中心控制室。
视频信号的稳定采集和可靠传输是系统正常运行的基础。
2. 视频图像处理技术：视频图像处理是智能交通视频监控系统的核心技术之一。
通过对视频图像进行预处理、特征提取、目标检测和目标跟踪等处理过程，实现对交通场景中的车辆、行人等目标的识别和追踪。
3. 交通流量监测与分析技术：交通流量监测与分析是智能交通视频监控系统的重要功能之一。
通过对视频图像中交通流量进行实时监测和数据分析，可以获取道路通行能力、交通拥堵情况等关键信息，从而为交通管理和调度提供科学依据。
4. 交通事故检测与预警技术：交通事故检测与预警是智能交通视频监控系统的另一个重要功能。
通过对视频图像中的交通事故行为进行检测和识别，及时发出预警信号，可以有效减少交通事故的发生和严重程度。
三、智能交通视频监控系统的应用前景1. 交通管理和调度：智能交通视频监控系统能够实时监测交通流量、拥堵情况和交通事故，为交通管理和调度提供准确的数据支持，实现交通流量优化和交通信号控制的智能化。
2. 交通安全防控：智能交通视频监控系统可以及时发现并预警交通事故、违章行为等交通安全问题，提高交通警示和交通执法的效率，减少交通事故的发生和交通违法行为的频率。
智能交通中图像处理技术应用综述
检测#交通流参数检测等+), $ '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 ( </,@-H@6BOR@`@,C:-/R/C-"<6`% 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$
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数字图像处理技术在智能交通中的应用
数字图像处理技术在智能交通中的应用摘要：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。
本文主要分析数字图像处理技术在智能交通中的应用。
关键词：数字图像处理技术；智能交通；交通安全引言当前，我国经济水平正在逐渐提高，并逐步落实全面建成小康社会的伟大目标。
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、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。
基于Matlab的图像处理技术在智能交通系统中的应用研究
基于Matlab的图像处理技术在智能交通系统中的应用研究智能交通系统是利用先进的信息技术和通信技术，对城市道路交通进行智能化管理和控制的系统。
图像处理技术在智能交通系统中扮演着至关重要的角色，而Matlab作为一种强大的科学计算软件，在图像处理领域有着广泛的应用。
本文将探讨基于Matlab的图像处理技术在智能交通系统中的具体应用研究。
1. 智能交通系统概述智能交通系统是利用现代信息技术、通信技术、控制技术等手段，对城市道路交通进行实时监测、分析和调度，以提高交通运行效率、减少交通事故、缓解交通拥堵等目的。
智能交通系统包括车辆检测、车牌识别、交通流量监测、信号灯控制等多个方面，其中图像处理技术在这些方面都有着广泛的应用。
2. Matlab在图像处理中的优势Matlab是一种强大的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱，可以快速高效地实现各种图像处理算法。
Matlab提供了丰富的函数和工具，可以方便地进行图像读取、显示、处理和分析，同时还支持自定义算法和界面设计，非常适合用于智能交通系统中复杂的图像处理任务。
3. 基于Matlab的车辆检测与跟踪在智能交通系统中，车辆检测与跟踪是一个重要的环节。
通过视频监控摄像头获取道路上的车辆信息，利用Matlab进行图像处理可以实现对车辆的检测和跟踪。
通过背景建模、运动目标检测等算法，可以实现对车辆的实时监测，并对车辆进行跟踪，从而实现对车流量和车辆行驶状态的分析。
4. 基于Matlab的车牌识别技术车牌识别是智能交通系统中另一个重要的应用场景。
利用Matlab 进行图像处理，可以实现对车牌区域的定位和识别。
通过字符分割、特征提取和模式匹配等算法，可以准确地识别出车牌上的字符信息，从而实现对车辆身份的识别和记录。
5. 基于Matlab的交通流量监测交通流量监测是智能交通系统中必不可少的一环。
利用Matlab进行图像处理，可以实现对道路上车辆数量和速度等信息的实时监测。
智能交通系统中的数据采集与处理技术
智能交通系统中的数据采集与处理技术是支持智能交通运营和管理的重要技术手段。
在数字化、信息化、智能化的时代，大量的数据在交通系统中被积累和存储。
如何从这些数据中提取出有效信息，为交通管理和决策提供参考依据，成为了交通领域的一个重要挑战。
本文将从数据采集和处理两个角度，阐述智能交通系统中的数据处理技术。
一、数据采集技术数据采集是智能交通系统中最基础的工作之一，其目的是通过各种传感设备、监测设备等，收集和获取交通环境中的各种数据。
智能交通系统的数据采集方式多种多样，常见的包括视频监控、GPS定位、交通流量监测、车辆识别等。
下面分别介绍几种常见的数据采集技术。
1.视频监控技术视频监控技术是智能交通系统中应用最为广泛的一种数据采集技术。
通过安装摄像头、监控设备，实时监测路面情况，可以提供交通状况的直观信息。
在视频监控的基础上，还可以进行视频识别，如车辆识别、行人识别、道路标志识别等，通过深度学习等先进技术，提高准确率和鲁棒性。
同时，视频监控也可以用于安全风险评估、事件自动检测等。
2.GPS定位技术GPS定位技术是现代智能交通系统中的另一种常见的数据采集技术，通过安装GPS设备，实时定位车辆位置，可以提供车辆密度、交通流量等的实时数据。
在GPS定位的基础上，还可以进行路线规划、导航等功能，为交通管理和出行提供参考。
3.交通流量监测技术交通流量监测是智能交通系统中的另一种常见的数据采集技术。
通过安装流量监测器、车辆计数器等设备，实时收集车流量、车速等信息，为交通管理和规划提供参考。
同时，交通流量监测还可以用于拥堵检测、车速检测等。
4.车辆识别技术车辆识别技术是近年来兴起的一种数据采集技术，通过安装车辆识别设备，实现车辆识别、车型识别等功能。
在交通管理和出行中，车辆识别技术可以用于车辆追踪、违法行为检测等。
二、数据处理技术数据处理是智能交通系统中数据采集之后的重要环节，其目的是从海量的交通数据中提取出有效的信息，为交通管理和决策提供参考。
智能交通摄像机图像处理的关键技术分析
智能交通摄像机图像处理的关键技术分析数字摄像机广泛应用于智能交通系统中，极大地提升了交通管理的工作质量和效率，如何获得更高质量的数字图像是当前的一个重大课题。
本文首先阐述了数字图像处理的基本概念，然后对现阶段智能交通摄像机的图像处理关键技术进行分析和探究，以期为智能交通的发展提供技术指引。
标签：图像处理;宽动态;低照度成像;透雾1 智能交通摄像机的数字图像处理智能交通系统是将信息技术、电子技术、通信技术、影像及控制技术等多种技术结合起来形成的对交通实现全天候、多角度监控的智能管理系统[1]。
其中，数字摄像机作为智能交通监控系统的“眼睛”，图像质量直接影响到整个系统的运行。
光线透过光学模组聚集到图像传感器上，经过光电转换、模拟-数字转换后获得原始图像信号，然后采用计算机技术进行一系列的数字图像处理还原出有利于人眼观看和人工智能识别的图像。
2 现阶段数字图像处理的关键技术由于监控场景存在很大的不确定性，昼夜交替，天气千变万化，需要各种技术手段去保证在恶劣的光照条件下也能获得高质量的视频图像。
下面主要对宽动态、低照度成像、透雾这3个方面的关键技术进行分析。
2.1 宽动态摄像机的动态范围是指在一次成像时能分辨的最大照度值与最小照度值之间的比值[2]。
在明暗反差大的环境，传统摄像机容易在亮区曝光过度表现为白色，而在暗区曝光不足表现为黑色，极有可能丢失车牌、人脸等关键细节。
宽动态技术能有效提高摄像机的动态范围，最早出现的是数字宽动态，是指在图像信号处理（ISP）中根据局部的亮暗情况重新调节每一个像素的亮度值，使得图像亮暗均衡，又称之为色调映射。
真正意义上的宽动态摄像机必须软硬件结合，一种方法是图像传感器具备多次曝光功能，ISP分别对各个不同曝光时间的图像进行常规处理，然后把多次曝光图像逐个像素融合成一帧作为输出，融合规则是像素亮度越适中权重越大。
此方式的特点是处理流程简单，但需要并行处理多路图像，资源消耗较多。
像处理技术在自动驾驶中的应用
像处理技术在自动驾驶中的应用自动驾驶技术已经成为现代交通领域的热门话题。
随着科技的快速发展，像处理技术作为一种重要的人工智能技术，在自动驾驶中扮演着至关重要的角色。
本文将探讨像处理技术在自动驾驶中的应用。
一、像处理技术简介像处理技术是一种基于数字图像处理的技术，它通过计算机对图像进行处理和分析，从而实现对图像的特征提取、目标检测、图像识别等功能。
像处理技术的主要原理是利用算法对输入的图像进行处理，通过识别图像中的特征和目标，为系统做出决策和控制。
二、像处理技术在自动驾驶中的应用1. 视觉感知像处理技术在自动驾驶中最主要的应用就是视觉感知，也被称为计算机视觉。
通过像处理技术，自动驾驶系统可以利用摄像头获取道路图像，并对图像进行分析和处理，以实现车道线识别、障碍物检测、交通信号灯识别等功能。
这些功能对于自动驾驶车辆的行驶决策至关重要，可以提高车辆的安全性和准确性。
2. 目标检测与识别除了感知道路环境，自动驾驶系统还需要能够识别和理解道路上的其他交通参与者，如行人、自行车、其他车辆等。
像处理技术可以帮助自动驾驶系统实现高精度的目标检测与识别，从而准确判断其他交通参与者的位置、行为和意图，并做出相应的决策和规划。
3. 实时图像处理在自动驾驶的过程中，像处理技术还可以实现实时图像处理。
通过对采集到的图像进行快速处理和分析，可以在短时间内得出准确的结果，从而实现对道路环境的及时响应和决策。
这对于自动驾驶车辆的安全性和效率至关重要。
三、像处理技术在自动驾驶中的挑战与展望虽然像处理技术在自动驾驶中发挥着重要作用，但也面临一些挑战。
首先，对于图像质量的要求较高。
由于自动驾驶车辆需要在复杂的环境中行驶，图像质量的好坏直接影响到像处理技术的准确性和可靠性。
其次，对算法的要求较高。
自动驾驶系统需要具备强大的计算和处理能力，才能实现实时的图像处理和分析。
此外，对于各种不同的道路环境和交通参与者，像处理算法需要具备一定的智能和适应能力。
图像处理技术在智能交通领域的应用
图像处理技术在智能交通领域的应用当我们步入21世纪后，智能交通领域是一个飞速发展的领域，现如今，随着物联网技术的不断深入发展，智能交通系统不断地得到优化升级，其应用场景也越来越广泛。
而一种被广大研究人员、开发人员所青睐的技术-图像处理技术，更是在智能交通领域的应用发挥着不可忽视的重要作用。
一、图像处理技术在智能交通领域的应用场景1.交通流量监测随着城市化进程和汽车的普及，城市交通的压力也逐渐加剧，交通流量监测系统成为了智能交通发展过程中不可替代的组成部分。
而在流量监测系统中，图像处理技术则成为了关键技术之一。
通过图像采集器采集车辆在特定区域行驶的影像，利用图像处理技术实现对车辆数量、流速、流向等关键信息进行准确检测和统计。
因为图像处理技术可以实现对图像进行减噪、滤波、边缘检测、目标分割、特征提取、分类等、等从而为整个监测系统增加了更为全面、精准的数据预测能力。
2.标志检测识别与分类在交通路段上，标志牌的作用十分重要。
当前，在人工检测的基础上使用电脑进行一些辅助检测被广泛采用。
然而，在高密度交通路段中，人的眼睛不能保证持续的警戒和准确的识别，这时借助图像处理识别技术将能解决这一问题。
而在标志检测识别与分类的应用上，图像处理技术通过将标志牌的特征和类别进行分类识别，避免了人工判别中一些难以避免的误差。
通过使用训练好的分类器模型识别出所需的标志，并实现标志牌的自动抽取、自动分割甚至自动识别等。
3.车辆自动识别在交通管理领域，车辆的自动识别是图像处理技术的一个重要应用点。
通过监控行车过程中，摄像头获取到的图像，识别出车辆的牌照、车型、颜色等需要的车辆信息，实现自动化的搜捕、追逐、追停的目的。
借助此技术可以大大提高交通管理工作效率，同时对于追逐警察来说，也可以较快、便捷地确定车辆信息，实现一站式违章处理。
4.智能交通视频监控智能交通视频监控系统使用视频监控技术、图像处理技术和计算机网络技术，通过设置不同的摄像机进行数据采集，并实时或离线处理视频信息从而实现智能交通的管理运行。
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３ 数字图像处理技术在智能交通中的应用
数字图像处理技术在ＩＴＳ领域中具有 极其广阔的应用， 例如交通监视、交通统计 等等，但其中最直接也是最令人感兴趣的 是车牌识别系统。
车牌识别系统是以汽车牌照为特定目 标，通过图像识别的方法，自动识别车牌号 码以及车牌颜色等其它相关信息的计算机 视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术 在智能交通领域的重要研究内容，对于现 代智能交通有着重要的意义。
车牌定位是车牌识别系统中要解决的 关键问题之一。目前， 主要通过两条技术路 线进行车牌定位的研究，一种是基于灰度 图像处理技术，一种基于彩色图像处理技 术。前者的缺点是， 当车牌图像的对比度较 小或光照不均匀以及有类似车牌纹理特征 的干扰时，误识率增加且无法提供车牌的 颜色信息。随着计算机技术的迅猛发展， 研 究者开始应用彩色图像处理技术进行车牌 定位。 ３．２ 字符分割
字符识别就是利用数字图形处理技术 中的图像识别对分割出的车牌字符进行识 别， 也称为模式识别。典型的字符识别系统 包括：
（１）数据获取。图像数据获取 是 通 过 图 像输入设备实现，常用的图像输入设备有 摄像机， 图像采集卡等。它将景物光学灰度
①西南交通大学青年教师科研起步项目（编号２００７Ｑ０７７）
在一个完整的车牌识别系统中，当获 取车牌图像后，要对得到的图像进行识别。 车 牌 识 别 一 般 要 经 过 图 像 预 处 理 、牌 照 定 位 、字 符 分 割 、字 符 识 别 几 个 步 骤 ， 如 图 １ 所 示。
图像预处理程序对获取的车牌图像进 行滤波、边界增强等处理， 以便进行后续的 处 理 。车 牌 定 位 模 块 从 处 理 后 的 图 像 中 找
智能交通系统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（ＩＴ）、 人 工 智 能 （ Ａ Ｉ ） 、地 理 信 息 （ Ｇ Ｉ Ｓ ） 、影 像 、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］ 。主 意 应 用 于 交 通 信 息 服务系统（ＡＰＴＩＳ －ａｄｖａｎｃｅｄ ｐｕｂｌｉｃ ｔｒａｆｆｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）、交通管理系统（ＡＴＭＳ －ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ）、公 共交通系统（ＡＰＴＳ－Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｐｕｂｌｉｃ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）、车辆控制系统 （ＡＶＣＳ－Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）、 货运管理系统（ＣＶＯ－Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）、电子收费系统（ＥＴＣ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｔ ｏ ｌ ｌ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 、紧 急 救 援 系 统 （ Ｅ Ｍ Ｓ －
Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）等。
２ 数字图像处理技术
数字图形处理技术包括利用计算机和 其他电子设备完成的一系列工作，如图像 采集、获取、编码、存储和传输； 图像的合成 和 产 生 ； 图 像 的 显 示 、绘 制 和 输 出 ； 图 像 变 换、增强、恢复和重建； 图像的分类、表示和 识 别 等 等 。另 外 图 像 处 理 技 术 还 包 括 为 完 成上述功能而进行的硬件和系统的设计及 制作等方面的技术。
科技创新导报 ２００９ ＮＯ．０９
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
研究图像识别的主要方法之一。 （２）句 法 结 构 模 式 识 别 法 。所谓句法结
构就是将一个复杂的模式一部分一部分地 加以描述，将复杂的模式分成若干子模式， 直至最简单的子模式为止，构成一种树状 结 构 的 表 示 方 法 。该 方 法 类 似 于 语 言 分 析 中的句法结构， 因此称为句法结构模式。在 句法结构模式识别法中句法结构是借助于 形式语言进行描述的。
融合了计算机视觉与模式识别技术的 车辆牌照识别系统是智能交通系统的重要 组成部分，它可用于交通流量的检测；交通 控制与诱导； 机场、港口、小区的车辆管理； 不停车自动收费；公共停车场安全防盗管 理 等 。本 文 将 着 重 阐 述 车 牌 识 别 系 统 中 所 应用到的数字图像处理技术。
１ 智能交通系统概述
图像处理技术的发展、主要内容及其在车牌识别中的具体应用等做了详细的分析、研究及阐述。
关键词：数字图像处理 智能交通系统 车牌识别
中图分类号：ＴＰ７５１
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７４－０９８Ｘ（２００９）０３（ｃ）－００１４－０２
为了改善混乱的交通状况，减少拥堵， 提高运输效率并提高交通的安全性，运用 各种高新技术，系统地解决道路交通问题， 产生了新的研究和应用领域——智能交通 系统ＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）。 它是当今国际交通运输科技和信息技术科 技竞争的热点。
科技创新导报 ２００９ ＮＯ．０９ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ 智能交通系统中的数字图像处理技术①
技 术 创 新
刘倩 （西南交通大学 四川成都 ６１００３１）
摘 要：目前在智能交通系统（ＩＴＳ）领域中，数字图像处理技术扮演着极其重要的角色。本文主要对智能交通系统（ＩＴＳ）研究的内容，数字
（３）模 糊 模 式 识 别 法 。模糊模式识别是 模糊集理论在模式识别中的应用，模糊数 学就是研究如何利用模糊信息， 接法、择近 原则与模糊模式识别的间接方法和模糊聚 类分析法。
４ 结语
数字图像处理技术已经成为ＩＴＳ领域 的 最 主 要 技 术 之 一 。在 图 像 处 理 硬 件 方 面 ， 虽然相关硬件技术发展很快，仍应加强图 像 处 理 专 用 硬 件 的 研 制 。在 图 像 处 理 软 件 方面，为了解决检测和识别的多义性问题， 应该研究适应性更强的鲁棒算法。总之， 随 着计算机技术的飞速发展，面向ＩＴＳ的图像 处理一定会取得更长足的进步。
（３）特 征 提 取 和 选 择 。特征提取和选择 是 对 预 处 理 后 的 数 据 进 行 分 析 、去 粗 存 精 的 过 程 。由 于 原 始 图 像 数 据 量 是 相 当 大 的 ， 需要把这些数据转换为若干个特征，这称 为特征提取。
（４）分类决策。分类决策的基本作用是在 样本训练集基础上确定某个判决规则，使按 这种判决规则对被识别对象进行分类所造 成的错误识别率最小或引起的损失最小。
数字图像处理处理的目的主要有三个 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，使图像在视在 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 。
提取出来的车牌区域灰度图像不能直 接进行单字符分割，必须先进行二值化处 理 。二 值 化 处 理 就 是 将 原 始 的 灰 度 图 像 转 化成二值图像，使图像内仅有灰度值为０ （ 黑 ） 和 灰 度 值 为 １ （ 白 ） 的 点 的 过 程 。由 于 车 牌图像的边缘信息对于最终的识别结果起 着关键的作用，因此在对车牌图像二值化 处理时必须要尽可能地保留车牌的几何特 征。
简介．华夏交通在线．２００１年１０月３１日． ［２］ 李峰． 智能交通系统在国外的发展趋势
［Ｊ］．国外公路．１９９９，２，１９（１）：１－５． ［３］ Ｍａｓｓｉｍｏ Ｂｅｒｔｏｚｚｉ，Ａｌｂｅｒｔｏ Ｂｒｏｇｇｉ，
Ａｌｅｓｓａｎｄｒａ Ｆａｓｃｉｏｌｉ．Ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ Ｉｎ－ ｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｖｅｈｉｃｅｌｓ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｒｔ ａｎｄ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏ－ ｍｏｕｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ ３２．２０００：１－１６． ［４］ Ｍａｓａｙｏｓｈｉ ａｏｋｉ． Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｎ ＩＴＳ ［Ｊ］．ＩＥＥＥ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｖｅｈｉｃｅｌｓ．１９９８：１－４． ［５］ Ｓｈｉｎｊｉ ｏｚａｗａ． Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］． ＩＥＩＣＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＆ Ｓｙｓｔｅｍ． １９９９，Ｅ８２－Ｄ（３）：６２９－６３６． ［６］ Ｋａｒｉｎ ｓｏｂｏｔｔｋａ，ｅｓｔｈｅｒ ｍｅｉｅｒ，ｆｒａｎｋ ｅｔ ａｌ．Ｔｏｗａｒｄｓ Ｓｍａｒｔｅｒ Ｃａｒｓ［Ｒ］．Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎ Ｅｄｓ：Ｓｅｎｓｏｒ Ｂａｓｅｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ． ＬＮＡＩ １７２４．１９９９：１２０－１３９． ［７］ 心 静 懿 ． 国 外 的 智 能 交 通 系 统 ． 城 市 公 共交通 ２００２．１：４０－４２．
数字图像处理技术从广义上可以看作 是各种图像加工技术的总称，是从２０世纪６０ 年代以来随着计算机技术和ＶＬＳＩ的发展而 产 生 、发 展 和 不 断 成 熟 起 来 的 一 个 新 兴 技 术领域。
数字图像处理的数据量非常庞大，因 此计算机计算能力的迅速提高；运行速度 的大大提高；价格迅速下降，以及图像处理 设 备 从 中 、小 型 计 算 机 迅 速 过 渡 到 个 人 计 算机，都为数字图像处理技术在ＩＴＳ领域中 的 广 泛 应 用 提 供 了 条 件 。数 字 图 像 处 理 技 术在ＩＴＳ领域中占有很重要的地位，具有广 阔的应用前景。