智能交通系统中的计算机视觉技术应用研究

2015-09-23 21:04董洁
卷宗 2015年9期
关键词:智能交通系统应用

董洁

摘 要:在高科技技术不断推广的现代社会中,交通系统已经快速向着智能化、自动化和信息化发展,在一定程度上降低交通事故发生率,从而确保交通系统时刻处于最佳运行状态。本文就智能交通系统的组成结构进行阐述,提出智能交通系统中的计算机视觉技术应用,以有效保障整个交通系统的安全性。

关键词:智能交通系统;计算机视觉技术;应用

1 智能交通系统的组成结构

在我国交通事业不断发展的过程中,智能交通系统的完善和应用,是社会不断发展的必然趋势和实际需求,其核心组成部分是信息管理中心,对于保障各种交通信息的准确性、及时性和完整性等有着极大作用。对当前应用范围较广的智能交通系统进行全面分析发现,其组成结构主要有如下几个部分:一是,车载系统。在实际运行中,车载系统主要是指动态实时监控系统、导航系统等,如视频音频输出导航信息提示、路径选取算法等;二是,路边系统。一般情况下,路边系统是对行车情况、路况等进行实时检测,主要包括交通路况的信号灯、车辆测速雷达等,以对各种车辆的实际行驶情况有比较准确的掌控;三是,交通管理控制系统。通常是合理运用各种应用软件对整个交通系统的所有信息进行科学分析,并制定合适的控制系统、管理系统运行过程中需求的策略,以确保各种决策的可行性,从而达到减少堵塞、提高安全性、环保和节能的目的;四是,需求管理系统。目前,需求管理系统主要是对用户的情况进行全面分析,并制定合适的服务策略,以保障用户的行驶安全和乘车安全等。

2 智能交通系统中的计算机视觉技术应用

2.1 智能停車场方面

一般情况下,智能停车场中计算机视觉技术的实际应用主要有如下几个方面:通过采用帧间差值车辆检测技术,停车场车辆的检测准确率得到了大大提高,而在进行车牌照识别时,充分运用车牌照的三个显著特征,并使用车牌特征提取器,可以使车牌照得到准确定位,从而为字符分割识别奠定良好基础。与此同时,在进行车辆图像的匹配是,采用车牌定位技术,并将Hu不变矩作为车辆图像的主要特征,有利于使用相似性度量方法来检测车辆,对于提高检测结果的可靠性有着极大影响。

2.2 车辆导航方面

目前,智能交通系统中计算机视觉技术比较广泛的应用之一是车辆导航方面,主要是车辆检测技术、道路提取技术的灵活运用,给车辆行驶提供路线方面的便利,从而大大提高车辆行驶过程的安全性。一般情况下,上述两种技术的合理运用,可以对道路边界进行准确识别,并且,在正常道路上行驶时还可以检测出与前面车辆的车距,从而保证车辆在正常车距状态下行驶。在实践应用中,车辆导航是将控制技术和视觉处理结合在一起,以对车辆行驶过程中遇到的各种情况进行及时、准确的分析,从而保障车辆行驶过程的安全性。

2.3 交通监控方面

通常情况下,计算机视觉情况下的交通监控系统主要由三个部分组成:一是,对车辆和行人进行分割、跟踪;二是,对车辆的列队长度、流量和平均速度等相关交通参数进行准确计算和分析;三是,根据道路的实际情况,合理规划路线,减少车辆和行人的出行时间,以避免拥堵情况出现。在计算机视觉技术不断推广的过程中,交通监控系统的智能化水平得到快速提升,在有效完成车辆分类、车辆速度检测等工作的情况,还具有较强的实用性,可以保障城市道路和高度公路等位置的交通顺畅。

2.4 智能收费方面

作为智能交通系统的重要组成部分之一,智能收费在车辆识别上也有一定应用,在国外主要是采用识别车牌照的方式来检测车辆。目前,我国在智能收费方面的研究还不够深入,需要注重如下几个方面的研究,才能更好的发挥计算机视觉技术的作用。首先,获取高速行驶车辆的图像;其次,车型参数的提取和选择;接着,准确定位图像中牌照的位置;最后,识别和分割智能化字符。

2.5 辅助驾驶方面

一般情况下,辅助驾驶方面的计算机视觉技术应用主要是在市内使用,以通过视觉系统来对交通标志、道路标记、行人、周围景物等进行识别,从而帮助驾驶员准确辨别外界的情况,对于降低安全事故发生率有着极大作用。与车辆导航相比,辅助驾驶方面的计算机视觉技术具有人机交互的性质,可以更好的满足现代人的驾驶需求。

3 结束语

综上所述,在经济全球化发展趋势下,智能交通系统的不断完善和性能提升,是现代交通业快速发展的必然趋势和实际需求,必须注重电子技术、计算机技术、网络技术和通信技术等的合理运用,才能真正发挥计算机视觉技术的各种作用,从而提高交通系统的运行稳定性,最终避免意外交通安全事故频繁发生。

参考文献

[1]陆荧洲,朱宏源,刘晓宇.基于道路监控系统的城市智能交通解决方案[J].科技创业月刊,2015,14:111-112.

[2]王茜,张黎,李榕.机动车车型智能识别技术探究[J].软件导刊,2015,07:200-201.

[3]靳虎宁,张孝辉.基于视觉的车辆检测与跟踪技术研究[J].科技展望,2015,10:66.

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