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商机中有挑战智能交通大步向前遇门槛

2019-08-15 17:08:39来源:励志吧0次阅读

  众所周知,下雪天气容易造成交通事故,交警部门推出了用 微博 指点实时路况,良好的 接地气 行为让车主们对前方路况有了更准确了解。同时,视频监控与的融合运用也显得尤为重要。现阶段,智能交通系统中运用运用较多的有图像识别技术、技术、车辆控制系统、交通管理系统、一体多用等。

  图像识别多项技术在智能交通中的运用

  智能交通最大的作用就是辨识与分析,图像识别技术是人类利用计算机对现实图像进行分析和理解的技术,研究这项技术,对于促进社会进步和人类自身发展有着重大意义。多年来,人们在图像识别领域取得了显着的成就,并将这项技术成功的应用在人们的日常生活当中。在ITS中的应用领域非常广阔,包括道路识别、障碍物检测、车辆检测、车牌识别和车型识别等领域。

  道路识别是智能车辆导航中一个具有挑战性的课题,是车辆导航的基础。由于道路情况非常复杂,为使问题简化,研究者们提出了许多关于道路模型的假设,包括道路曲线形状假设,道路宽度及边界平行假设,道路路面平坦假设,路面特征一致假设。目前主要采取下述方法:基于区域的道路识别方法、基于边缘的道路识别方法、基于模板的道路识别方法、基于图像滤波的道路识别方法。以上几种方法已经在实际应用中取得了较好的效果,促进了图像识别技术在智能交通监控系统中的实际应用。

  车辆检测是自动交通监控系统的基本技术之一,只有从背景中准确地分割出车辆,才能进行车辆的识别与跟踪,才能进行各种交通流参数的测量与分析。因此,车辆检测是车辆计数、车速度、车流量、车密度等各种交通流参数测量的基础。目前主要有以下几种方法:基于背景差法、基于帧差法、基于边缘检测法、基于道路颜色模型法。以上的四种方法在实际车辆检测中得到了广泛的应用。

  车牌的自动识别是图像识别技术在智能交通领域应用的重要研究方向之一,是实现交通管理智能化的重要环节。在高清视频技术的车牌识别系统中,采用视频全区域动态检测跟踪技术,是目前智能交通计算机运算视觉最先进的技术,对全部区域不同方向、不同速度移动的所有车辆或物体,进行不同角度、不同种类的复杂检测,采用改进的滤波方法进行跟踪,然后对行进轨迹或物体进行复杂交通规则判断的综合技术。通常这是采用了帧率差检测和车牌检测识别相结合的技术,可具备跟踪车辆行驶轨迹的功能,这样一来就可以判断车辆直行、左转、右转等行驶方向。

  目前,车牌识别技术具有四大应用:

  一、停车场及小区出入口

  停车场及小区出入口车牌识别技术的应用,主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间,实现车辆的自动管理,以便节省人力、提高效率;例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。

广州
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