图像处理技术在智能交通中的应用研究

摘 要 随着我国经济的不断发展及相关技术的深化革新，我国的交通事业也在向智能交通的方向转变。在智能交通的发展过程中，图像处理技术是其应用的主要技术之一，对于智能交通有重要的现实意义。本文将对智能交通进行简要概述，在此基础上探讨图像处理技术在智能交通中的主要应用。

【关键词】智能交通 图像处理技术 概述 应用

我国经济目前处于快速的发展过程中，交通事业及其机动化水平也得到了迅速的发展，但在此背景下我国的交通发展存在很多问题，很多城市的交通流量都在与日俱增，交通堵塞、事故等经常发生。为了解决当下交通事业发展的困难局面，我国有些城市已经开始建立和应用智能化交通系统，以此实现城市交通的顺畅运行。在智能交通系统的应用中，图像处理技术应用比较广泛，具有重要的现实意义及广阔的发展前景。

1 智能交通的概述

智能交通系统，目前在全球很多国家得到了广泛的应用，是很多国家发展交通事业及运输事业过程中的重点关注对象。我国目前经济发展速度较快，相关的科学技术也在不断深化发展的过程中，在此背景之下，智能交通系统在我国也处于快速发展的趋势下，在很多城市得到了较好的应用，具有极强的应用前景。智能交通系统，是基于完善道路设计建设的基础上发展而来的，该系统主要应用了信息技术、智能技术、电子技术、地理技术、图像处理技术、传感器技术等多种不同的先进技术。其中，图像处理技术在智能交通系统中的应用最为广泛，也最具重要价值。这些先进技术的应用，使得智能交通系统成为了一种先进、准确、实时的交通系统，可以带动交通事业与运输事业向智能化方向发展。

智能交通系统的发展与应用，不仅可以提高地面交通的效率，还可以使现有的交通基础设施得到最为广泛和高效地应用，也能保证交通安全。应用智能交通系统之后，人力、物力、财力投入都会出现明显的下降，与传统模式的交通系统相比，具有较好的社会价值与经济意义。此外，应用智能交通系统，还可以实现对车辆运动状态下的行为分析，保证分析工作的准确性，对于交通部门的工作也有积极的促进作用。

2 图像处理技术在智能交通中的应用

笔者在上文已经提到，智能交通系统在具体的应用过程中，需要很多先进技术给予支撑，其中，图像处理技术的应用最为广泛，是智能交通系统应用的所有技术中最为关键的技术之一。下面将对图像处理技术在智能交通中的应用作简要分析：

2.1 车牌识别

在智能交通系统中，图像处理技术的应用首先就体现在车牌识别中。车牌识别是智能交通系统的主要构成，可以帮助车辆管理部门对车辆进行合理、高效的管理，提高工作人员的具体效率。目前，车牌识别主要应用于停车场管理、小区管理、高速公路系统等主要方面。

车牌识别，主要是对路面运行的车辆进行监控拍摄，提取其车牌的主要信息，如汉字字符、英文字符、颜色、数字等。在对这些信息进行处理的过程中，需要对图像进行采集、预处理、最终识别。车牌识别的应用，需要相关的部门安装数字设备、摄像系统、计算机系统等，在此基础之上对车辆进行图像信息采集，之后对采集到的信息进行预处理，找出车牌在图像中存在的具置，将所有信息进行提取，并分析信息中的所有要素，最终识别出车牌的真实信息及真实号码。

车牌识别在具体的应用过程中，图像、照片的质量会受到很多外界因素的影响，如日照因素、降雨、车辆运行速度等。在这些不同的外界因素影响下，车牌识别系统所采集到的车牌信息经常会出现模糊、看不清、重叠等问题，对于后续的识别工作有严重的负面影响。因此，在进行正式的车牌识别工作之前，工作人员应当着重对车牌图像进行预处理，如对图像进行灰化、二值化、校正等，保证车牌识别的准确程度。我国目前虽然也应用图像处理技术进行车牌识别工作，但是我国车牌的格式相对繁多，背景也比较复杂，缺少较好的统一性，因此存在识别不清等问题，需要有关部门对此进行进一步合理改善。

2.2 信息采集

在智能交通的发展与应用过程中，工作人员还可以利用图像处理技术进行信息采集，以保证智能交通系统得到高效、稳定的运行。

某市交通部门在开发智能交通系统之后，利用图像处理技术对交通信息进行合理的采集。工作人员通过对该技术的具体操作，获取道路交通运行过程中方方面面的运行信息，如具体的车流量、车辆运行速度、车辆类型、道路交通密度等。图像处理技术在采集这些相关信息之后，就将图像立即传回到工作人员及分析人员的电脑上，分析人员就可以据此获取交通运行的确切信息与实际状况，从而保证交通管理部门对道理交通进行合理、高效的管理，并及时发出预警信息与诱导信息，对道路交通运行中的车流进行调节与疏导，避免交通出现严重拥堵，实现道理交通的顺畅运行。该市交通部门发现，在应用图像处理技术进行信息采集与分析之后，道路交通管理部门的工作效率得到了明显的提高，该市的交通拥堵问题也得到了合理解决。

2.3 车辆检测

图像处理技术在智能交通中的应用，除了车牌识别之外，还可用于车辆检测工作。目前，车辆检测的主要方法有背景差检测法、边缘检测法、帧差法、模型法等。这四种检测方法都可用于进行车辆检测，并具有较好的检测效果。目前，在智能交通的应用与发展过程中，图像处理技术的一个主要的应用方向便是被用于车辆检测。

智能交通应用图像处理技术进行车辆检测，在某种程度上是基于车牌识别工作才得以进行的。智能交通系统在采集到车辆信息之后，图像处理技术就可以通过对车牌等车辆的主要信息进行合理、高效的识别，以此实现对车辆的实时检测。

2.4 在电子警察中的应用

图像处理技术在智能交通中的应用，还可以体现在电子警察的应用方面。电子警察是智能交通系统的重要组成部分，可以在某种程度上代替警察进行工作，不仅可以保证工作的高效性，还可以提高工作的合理性。图像处理技术在电子警察中的应用，主要可以分为以下几个方面：图像滤波技术、图像编码、图像识别、图像加密等。

图像滤波技术主要指的就是图像处理技术可以将拍摄到的视频画面中的噪声等严重的干扰源进行合理清除，在此基础上将视频图像中的有效信息进行高校提取。视频编码，主要就是利用相应的编码技术对智能交通系统拍摄到的视频图像进行二次编码，以此保证图像可以满足具体的通信需求。图像加密，主要用于对视频图像进行密码，也可以添加其它的保密手段，保证视频图像的安全性。

某市交通部门在开发和利用了智能交通系统以后，将电子警察与智能交通系统相结合。该市的电子警察，由于应用了比较先进、关键的图像处理技术，因此不仅可以做到对车辆、行人进行视频拍摄，还可以对拍摄好的视频进行分析、加密、编码等。该市交通部门的管理者发现，电子警察在应用图像处理技术之后，工作效率得到了明显提高，对于该市的交通事业发展起到了积极的促进作用，也带动了该市智能交通系统在未来的深化发展。

2.5 障碍物检测

除了上述几种应用方向之外，图像处理技术在智能交通中的应用，还包括了障碍物检测这一主要内容。在交通系统中，障碍物主要包括了车辆行驶过程中前方道路的行人、自行车、电动车、其它机动车及交通标识等。图像处理技术在障碍物检测中的应用，主要是利用了立体视觉检测、背景运动检测分析、光流检测等主要方法。在进行检测的过程中，图像处理技术主要是基于对摄像头拍摄到的视频画面等进行细致分析，看道路前方何处存在障碍，并及时将障碍情况提示给司机等人。目前，这几种主要的障碍物检测方法在智能交通系统中都得到了相对较好的应用，效果也比较理想，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 结语

智能交通的发展与应用，不仅可以解决现存的交通问题，更可以带动我国交通事业在未来的发展。在智能交通的应用过程中，图像处理技术得到了比较广泛的应用，可以用于车牌识别、字符分割等。图像处理技术的应用，不仅给予智能交通发展应有的支持，也提高了智能交通的应用效率，保证智能交通的应用收到实际效果。相关部门及人员若想保证智能交通得到深化发展，就一定要重视图像处理技术的应用效果及其应用质量。

参考文献

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作者简介

纪老平（1974-），女，山西省太原市人。大学本科学历。现为太原警官职业学院讲师。研究方向为图像处理、数字水印。

作者单位

太原警官职业学院 山西省太原市 030006