视频图像处理技术在智能交通系统中的运用_卫小伟
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4 结束语
参考文献
[1] 王夏黎 . 视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现 [D]. 西安 ：西北工大，2012，11（12）：21-23.
[2] 蔡豫 , 姚丹亚 . 实时交通视频监测中自适应车辆提取算法 [J]. 计算机工程 ,2014,34(01):251-252.
[3] 石红兰 . 基于图像处理的车牌识别系统的研究与实现 [J]. 机电信息，2011，9（21）：72-73.
参考文献
[1] 谈文心，邓建国，张相臣 . 高频电子线路 . 西安交通大学出 版社 2006 ：3-15
[2]（美）Arthur B.williams Fred J.Taylor 著 . 宁彦卿 . 姚 金科 . 译 . 电子滤波器设计 . 科学出版社 .2008.121-172 .
点 ：1、对图像的灰度进行特殊处理，对图像中的有用信息进行增 图像识别技术可以现实对视频中的图像存在的行为或物体进行
加，使无用信息变弱，使图形的质量得到提高，从而方便人的用眼 识别，从而实现对对象的标识。例如，日常交通闯红灯、车牌识别
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2015.6
测试工具与解决方案
的检测。
3 智能交通系统中对图像处理技术的应用
测试工具与解决方案
2015.6
视频图像处理技术在智能交通系统中的运用
卫小伟 （陕西交通职业技术学院 ,710018）
摘要 ：交通对城市的发展有着重要影响，随着经济的快速发展，我国的城市交通的智能化得到了进一步提高，许多城市的交通 都由传统的交通转变成了智能交通。近几年，智能交通系统中的视频图像处理成了人们探讨的热点话题。为了使智能交通更好 的为城市服务。本文首先，对视频图像处理技术进行了介绍 ；其次，通过图形处理技术在电子警察系统中的应用进行了阐述 ； 最后，对图像处理技术在智能交通系统的应用进行了详细分析，希望文章内容对相关工作人员能够有所帮助。 关键词 ：视频图像 ；智能交通 ；处理技术 DOI:10.16520/j.cnki.1000-8519.2015.06.031
The use of video image processing technology in the intelligent transportation system
Wei Xiaowei （Shaanxi College of Communication Technology，710018）
Abstract ：Has a great effect on the development of city traffic, with the rapid development of economy, city trafficintelligent in China has been further improved, many of the city's traffic is traffic replaced the traditional intelligenttraffic.In recent years, the video image processing has become a hot topic in intelligent transportation system.In order to better serve the city intelligent traffic.In this paper, firstly,the video image processing technology are introduced;secondly,through the application of image processing technology in the electronic police system is discussed;finally,the application of image processing technique in intelligent transportation system are analyzed in detail,I hope the contents of the article can be helpful to the related staff. Keywords ：video image processing technology;intelligent transportation
3.3 车辆检测
车辆检测是智能交通中的一项基本技术，在智能交通中要想 实现对车辆的识别以及跟踪，需要从背景中将车辆进行准确的分 离，这样才能确保测量交通中所有参数工作的顺利开展。因此，测 量检测是车辆交通参数测量的基础，例如，车速、密度、车流量等 等。测量检测工作的开展需要基于公路颜色展开，常用的检查的 四种方法分别为 ：背景差法、边缘检测法、背景差法、道路颜色模 型法。智能交通中对于车牌图像识别技术的研究一直以来都是智 能交通的主要研究方向，这主要因为车牌号是识别车辆的唯一标 识。虽然不同的机动车的格式、内容、材料、外观之间存在较大差 异，但从目前的实际情况来看，在全球范围内，车牌号仍然是车辆 的精准标识。利用图像识别技术可实现对车辆的自动识别，并且 对车辆的身份进行自动认证，从而使车辆流量控制、流量管理、收 费环节的自动化程度得到进一步加强。在智能交通中对自动识别 车牌技术进行深入研究，对实现智能化管理有着重要意义。车牌 识别的具体流程如下 ：采集图像、对机动车的车牌号进行提出、 分割、识别车牌号中的字符，具体操作步骤如下 ：1、利用照相机 或摄像机对道路上的车的先后进行拍摄，完成采集图像工作 ；2、 提取车牌号就是对拍照机动车的图像中车牌号定位提取 ；3、分 割号排就是依据号牌的特点分割字符 ；4、号牌识别对是分割结 束后的号牌中存在的汉子以及其它字符进行识别和提取。车牌自
交通是一个城市化水平的标志。现代城市因为人口数量大， 对其进行直接观察和理解或通过计算机对图形进行处理。2、对
从而导致交通出现了许多问题 ：交通拥挤、交通事故增多、交通 图像中包含的特殊信息和特征进行提取、分析，其主要目的是为
环境恶化严重等。要想使当前交通存在的问题得到解决，就必须 了便于计算在工作中可以对图像进行理解和处理，此类图像处理
（上接 119 页）
4）插入损耗≤ 6dB 5）阻带带宽（-60dB）≤ 75 KHz 6）阻带衰减≥ -60dB 7）群时延波动≤ 30µs(±10 KHz) 8）输入、输出阻抗 50Ω 9）工作温度 -55℃ ~ +85℃ 改进后的滤波器装机后 -60dB 带宽测试数据见表二 ： 从 本 次 的 测 试 结 果 可 以 得 出，完 善 滤 波 器 的 -60dB 带 宽 ≤ 75KHz 的技术指标减小了滤波器的矩形系数，提高了滤波器的 带外抑制，应用在产品上，提高了产品的信噪比，对产品的 -60dB 选择性指标有一定的改善效果，而且使报废率降低到了 20% 左 右。根据矩形系数 =-60dB ／ -6dB ，在 -6dB 带宽指标不变的情 况下，减小矩形系数，等同于减小 -60dB 带宽。说明根据矩形系数 减小的情况，将 -60dB 带宽指标在≤ 75KHz 产品的 -60dB 带宽指 标合格率可以达到 100%。
3.2 字符分割
字符分割是智能交通系统在对视频图形处理技术应用的主 要体现，视频处理技术获取的车牌区域的灰度图像在处理上不能 对其进行单字符分割，需要对图像先进行二值化处理。所谓二值 化处理将获取的灰度图像转为二值图像，完成转化后的图像在灰 度上只有白和黑两种灰度值。车牌图像的边缘信息对识别结果的 准确性有着重要影响，因此在对车牌图像进行二值化处理时，应 当尽量使车牌的几何特征维持原样。
3.1 车牌识别
在智能交通系统中对图像处理技术应用的一个重点就是车 牌识别系统。系统以公路上行驶的车辆的车牌照为目标，利用图 像识别技术，自动对车牌的号码、颜色以及其它有用信息进行识 别，这是计算机视觉和模拟识别技术在智能交通中应用的重点研 究对象，对现代智能交通的发展有具有重要意义。一个完善的车 牌识别系统在实际应用过程中需要经历多个步骤。图像预处理需 要对获取到的车牌图像进行滤波、增强边界等处理，便于日后工 作的顺利开展。
[4] 刘倩 . 智能交通系统中的数字图像处理技术 [J]. 科技创新 导报，2013,6（09）：79-81.
[5] 蒲东兵，赵大伟，赵东来，马志强 . 一种快速车牌定位算法 [J]. 微型电脑应用，2014,6（04）：143-144.
[6] 王怡舟 . 重庆的智能交通综合管理系统简介 [J]. 华夏交通 在线，2013，12（11）：31-33.
的生成 ；图像显示、绘制图像以及图像的输出 ；图像发生变化、图 并且将视频图像中的有效音频进行提取 ；编码就是对视频图像
像的回复和构建等等。除此之外，在图像处理技术中还把包括设 进行压缩，使其大小能满足现在信息传输的需求 ；图像水印和加
计系统和制作系统等方面的技术。图像处理的主要目的有以下几 密技术主要是对有用途的图像进行加密，确保图像的安全使用 ；
4 结论
选择性问题一直是困扰接收机 -60dB 带宽指标问题的难点， 通过完善滤波器的 -60dB 带宽≤ 75KHz 的技术指标减小了滤波 器的矩形系数，提高了滤波器的带外抑制，应用在产品上，提高了 产品的信噪比，因此在不需要在改动电路的情况下，该方法能有 效的解决接收机的 -60dB 带宽指标问题。
图 1 电子警察系统
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动识别系统在道路交通监控系统中有着广泛的应用空间，并且具 题就是要对图像处理技术的研究，目前虽然在智能交通系统中的
有较高的经济价值，是一种值得推广的技术。
图像处理技术取得了一定的成绩，也在车牌识别、车辆检测、障碍
3.4 道路识别和障碍物检测
物检测中得到了广泛的应用，但与人们期望的效果还存在一定的
道路是车辆导航的基础，在实际研究过程中道路识别具有 差距，因此在日后的工作中仍然要加强视频图像处理技术的研
一定难度。道路环境较为复杂，尤其现代城市的快速发展，使道路 究，使其能在智能交通系统中发挥出更大的作用。
交通的环境变得更加复杂，而且不同道路之间可能具有相似的特 征。例如 ：道路宽度、曲线形状等方面可能存在大量的相同建设。 现阶段对道路识别采取的主要方法有以下几种 ：分别基于边缘、 区域、图像滤波、模板。这四种方法在智能交通中的应用都获取到 了不错的成效，这也使智能交通监控系统中的图像识别技术的使 用范围得到了进一步扩展。除此之外，图像识别技术在智能交通 中的障碍物检测上也有着广泛应用，交通中的障碍物可是前方道 路上的自行车、机动车、人、交通标识等，检测的准确性对交通中 的车辆能否安全行驶有着重要影响。目前常用的障碍物检测方法 只有基于以下三个方面进行 ：基于光流、视觉、背景运动的估计， 从目前情况来看，这三种检测方法在智能监控系统中已经得到了 广泛应用，并且取得了不错的效果。
电子监察系统在现代智能交通中有着广泛应用，其图像处理 技术涵盖许多方面。图 1 为电子监察系统。依据功能上的差别，可
图像处理技术，需要利用计算机和其它电子设备，通过一系 以将技术分为图像滤波、图像编码、图像水印与加密、图像识别四
列的工作完成。例如，图像的采集、编码、传输 ；图像合成和图像 种。图像滤波的目的就是将图像中存在的干扰性的噪音清楚掉，
要通过强有力的手段对交通进行管理，传统的人为管理系统显然 主要包括图像识别、图像分割等。3、对图像进行压缩处理，方便
已经无法适应现在交通高速发展的现状。因此，应当实现交通智 图像的存储和传输。
能化，要想使智能交通发挥其应有的作用，需要对视屏图像处理 技术进行合理应用。
1 图像处理技术
2 图像处理技术在电子警察系统中的应用
视频图像处理技术已经成为了现代智能交通领域中必不可 少的一项技术。视频图像处理的硬件的发展虽然十分迅速，但在 实际操作过程中仍然需要加强对视频图像处硬件的研究，软件的 研发也不能停止不前。在智能交通系统中，永恒不变一个研究课
作者简介 卫wk.baidu.com伟（1975.5），男，汉族，陕西西安市人，长安大学博士，长 安大学电子与控制学院，副教授，研究方向 ：交通智能控制。
参考文献
[1] 王夏黎 . 视频交通流检测及车辆识别系统的设计与实现 [D]. 西安 ：西北工大，2012，11（12）：21-23.
[2] 蔡豫 , 姚丹亚 . 实时交通视频监测中自适应车辆提取算法 [J]. 计算机工程 ,2014,34(01):251-252.
[3] 石红兰 . 基于图像处理的车牌识别系统的研究与实现 [J]. 机电信息，2011，9（21）：72-73.
参考文献
[1] 谈文心，邓建国，张相臣 . 高频电子线路 . 西安交通大学出 版社 2006 ：3-15
[2]（美）Arthur B.williams Fred J.Taylor 著 . 宁彦卿 . 姚 金科 . 译 . 电子滤波器设计 . 科学出版社 .2008.121-172 .
点 ：1、对图像的灰度进行特殊处理，对图像中的有用信息进行增 图像识别技术可以现实对视频中的图像存在的行为或物体进行
加，使无用信息变弱，使图形的质量得到提高，从而方便人的用眼 识别，从而实现对对象的标识。例如，日常交通闯红灯、车牌识别
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的检测。
3 智能交通系统中对图像处理技术的应用
测试工具与解决方案
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视频图像处理技术在智能交通系统中的运用
卫小伟 （陕西交通职业技术学院 ,710018）
摘要 ：交通对城市的发展有着重要影响，随着经济的快速发展，我国的城市交通的智能化得到了进一步提高，许多城市的交通 都由传统的交通转变成了智能交通。近几年，智能交通系统中的视频图像处理成了人们探讨的热点话题。为了使智能交通更好 的为城市服务。本文首先，对视频图像处理技术进行了介绍 ；其次，通过图形处理技术在电子警察系统中的应用进行了阐述 ； 最后，对图像处理技术在智能交通系统的应用进行了详细分析，希望文章内容对相关工作人员能够有所帮助。 关键词 ：视频图像 ；智能交通 ；处理技术 DOI:10.16520/j.cnki.1000-8519.2015.06.031
The use of video image processing technology in the intelligent transportation system
Wei Xiaowei （Shaanxi College of Communication Technology，710018）
Abstract ：Has a great effect on the development of city traffic, with the rapid development of economy, city trafficintelligent in China has been further improved, many of the city's traffic is traffic replaced the traditional intelligenttraffic.In recent years, the video image processing has become a hot topic in intelligent transportation system.In order to better serve the city intelligent traffic.In this paper, firstly,the video image processing technology are introduced;secondly,through the application of image processing technology in the electronic police system is discussed;finally,the application of image processing technique in intelligent transportation system are analyzed in detail,I hope the contents of the article can be helpful to the related staff. Keywords ：video image processing technology;intelligent transportation
3.3 车辆检测
车辆检测是智能交通中的一项基本技术，在智能交通中要想 实现对车辆的识别以及跟踪，需要从背景中将车辆进行准确的分 离，这样才能确保测量交通中所有参数工作的顺利开展。因此，测 量检测是车辆交通参数测量的基础，例如，车速、密度、车流量等 等。测量检测工作的开展需要基于公路颜色展开，常用的检查的 四种方法分别为 ：背景差法、边缘检测法、背景差法、道路颜色模 型法。智能交通中对于车牌图像识别技术的研究一直以来都是智 能交通的主要研究方向，这主要因为车牌号是识别车辆的唯一标 识。虽然不同的机动车的格式、内容、材料、外观之间存在较大差 异，但从目前的实际情况来看，在全球范围内，车牌号仍然是车辆 的精准标识。利用图像识别技术可实现对车辆的自动识别，并且 对车辆的身份进行自动认证，从而使车辆流量控制、流量管理、收 费环节的自动化程度得到进一步加强。在智能交通中对自动识别 车牌技术进行深入研究，对实现智能化管理有着重要意义。车牌 识别的具体流程如下 ：采集图像、对机动车的车牌号进行提出、 分割、识别车牌号中的字符，具体操作步骤如下 ：1、利用照相机 或摄像机对道路上的车的先后进行拍摄，完成采集图像工作 ；2、 提取车牌号就是对拍照机动车的图像中车牌号定位提取 ；3、分 割号排就是依据号牌的特点分割字符 ；4、号牌识别对是分割结 束后的号牌中存在的汉子以及其它字符进行识别和提取。车牌自
交通是一个城市化水平的标志。现代城市因为人口数量大， 对其进行直接观察和理解或通过计算机对图形进行处理。2、对
从而导致交通出现了许多问题 ：交通拥挤、交通事故增多、交通 图像中包含的特殊信息和特征进行提取、分析，其主要目的是为
环境恶化严重等。要想使当前交通存在的问题得到解决，就必须 了便于计算在工作中可以对图像进行理解和处理，此类图像处理
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4）插入损耗≤ 6dB 5）阻带带宽（-60dB）≤ 75 KHz 6）阻带衰减≥ -60dB 7）群时延波动≤ 30µs(±10 KHz) 8）输入、输出阻抗 50Ω 9）工作温度 -55℃ ~ +85℃ 改进后的滤波器装机后 -60dB 带宽测试数据见表二 ： 从 本 次 的 测 试 结 果 可 以 得 出，完 善 滤 波 器 的 -60dB 带 宽 ≤ 75KHz 的技术指标减小了滤波器的矩形系数，提高了滤波器的 带外抑制，应用在产品上，提高了产品的信噪比，对产品的 -60dB 选择性指标有一定的改善效果，而且使报废率降低到了 20% 左 右。根据矩形系数 =-60dB ／ -6dB ，在 -6dB 带宽指标不变的情 况下，减小矩形系数，等同于减小 -60dB 带宽。说明根据矩形系数 减小的情况，将 -60dB 带宽指标在≤ 75KHz 产品的 -60dB 带宽指 标合格率可以达到 100%。
3.2 字符分割
字符分割是智能交通系统在对视频图形处理技术应用的主 要体现，视频处理技术获取的车牌区域的灰度图像在处理上不能 对其进行单字符分割，需要对图像先进行二值化处理。所谓二值 化处理将获取的灰度图像转为二值图像，完成转化后的图像在灰 度上只有白和黑两种灰度值。车牌图像的边缘信息对识别结果的 准确性有着重要影响，因此在对车牌图像进行二值化处理时，应 当尽量使车牌的几何特征维持原样。
3.1 车牌识别
在智能交通系统中对图像处理技术应用的一个重点就是车 牌识别系统。系统以公路上行驶的车辆的车牌照为目标，利用图 像识别技术，自动对车牌的号码、颜色以及其它有用信息进行识 别，这是计算机视觉和模拟识别技术在智能交通中应用的重点研 究对象，对现代智能交通的发展有具有重要意义。一个完善的车 牌识别系统在实际应用过程中需要经历多个步骤。图像预处理需 要对获取到的车牌图像进行滤波、增强边界等处理，便于日后工 作的顺利开展。
[4] 刘倩 . 智能交通系统中的数字图像处理技术 [J]. 科技创新 导报，2013,6（09）：79-81.
[5] 蒲东兵，赵大伟，赵东来，马志强 . 一种快速车牌定位算法 [J]. 微型电脑应用，2014,6（04）：143-144.
[6] 王怡舟 . 重庆的智能交通综合管理系统简介 [J]. 华夏交通 在线，2013，12（11）：31-33.
的生成 ；图像显示、绘制图像以及图像的输出 ；图像发生变化、图 并且将视频图像中的有效音频进行提取 ；编码就是对视频图像
像的回复和构建等等。除此之外，在图像处理技术中还把包括设 进行压缩，使其大小能满足现在信息传输的需求 ；图像水印和加
计系统和制作系统等方面的技术。图像处理的主要目的有以下几 密技术主要是对有用途的图像进行加密，确保图像的安全使用 ；
4 结论
选择性问题一直是困扰接收机 -60dB 带宽指标问题的难点， 通过完善滤波器的 -60dB 带宽≤ 75KHz 的技术指标减小了滤波 器的矩形系数，提高了滤波器的带外抑制，应用在产品上，提高了 产品的信噪比，因此在不需要在改动电路的情况下，该方法能有 效的解决接收机的 -60dB 带宽指标问题。
图 1 电子警察系统
107
测试工具与解决方案
2015.6
动识别系统在道路交通监控系统中有着广泛的应用空间，并且具 题就是要对图像处理技术的研究，目前虽然在智能交通系统中的
有较高的经济价值，是一种值得推广的技术。
图像处理技术取得了一定的成绩，也在车牌识别、车辆检测、障碍
3.4 道路识别和障碍物检测
物检测中得到了广泛的应用，但与人们期望的效果还存在一定的
道路是车辆导航的基础，在实际研究过程中道路识别具有 差距，因此在日后的工作中仍然要加强视频图像处理技术的研
一定难度。道路环境较为复杂，尤其现代城市的快速发展，使道路 究，使其能在智能交通系统中发挥出更大的作用。
交通的环境变得更加复杂，而且不同道路之间可能具有相似的特 征。例如 ：道路宽度、曲线形状等方面可能存在大量的相同建设。 现阶段对道路识别采取的主要方法有以下几种 ：分别基于边缘、 区域、图像滤波、模板。这四种方法在智能交通中的应用都获取到 了不错的成效，这也使智能交通监控系统中的图像识别技术的使 用范围得到了进一步扩展。除此之外，图像识别技术在智能交通 中的障碍物检测上也有着广泛应用，交通中的障碍物可是前方道 路上的自行车、机动车、人、交通标识等，检测的准确性对交通中 的车辆能否安全行驶有着重要影响。目前常用的障碍物检测方法 只有基于以下三个方面进行 ：基于光流、视觉、背景运动的估计， 从目前情况来看，这三种检测方法在智能监控系统中已经得到了 广泛应用，并且取得了不错的效果。
电子监察系统在现代智能交通中有着广泛应用，其图像处理 技术涵盖许多方面。图 1 为电子监察系统。依据功能上的差别，可
图像处理技术，需要利用计算机和其它电子设备，通过一系 以将技术分为图像滤波、图像编码、图像水印与加密、图像识别四
列的工作完成。例如，图像的采集、编码、传输 ；图像合成和图像 种。图像滤波的目的就是将图像中存在的干扰性的噪音清楚掉，
要通过强有力的手段对交通进行管理，传统的人为管理系统显然 主要包括图像识别、图像分割等。3、对图像进行压缩处理，方便
已经无法适应现在交通高速发展的现状。因此，应当实现交通智 图像的存储和传输。
能化，要想使智能交通发挥其应有的作用，需要对视屏图像处理 技术进行合理应用。
1 图像处理技术
2 图像处理技术在电子警察系统中的应用
视频图像处理技术已经成为了现代智能交通领域中必不可 少的一项技术。视频图像处理的硬件的发展虽然十分迅速，但在 实际操作过程中仍然需要加强对视频图像处硬件的研究，软件的 研发也不能停止不前。在智能交通系统中，永恒不变一个研究课
作者简介 卫wk.baidu.com伟（1975.5），男，汉族，陕西西安市人，长安大学博士，长 安大学电子与控制学院，副教授，研究方向 ：交通智能控制。