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機器視覺在智能交通中的常見應用
三年前，機器視覺對於絕大部分人來說，都是一個非常陌生的名詞。但是三年過去了，今天如果你身在科技互聯網圈，如果你偶爾也會參加一些科技行業的大會，相信你一定對此不再陌生。城市交通擁堵日益嚴重,如何快速有效地檢測擁堵狀態對於解決交通擁堵具有極其重要的意義。機器視覺技術在交通各領域都發揮著越來越重要，而且應用廣泛。
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視頻檢測
視頻檢測是交通信息采集和交通事件檢測領域較新的技術，是一種融合視頻圖像處理、模式識別及數據通信等多項技術為一體的計算機視頻監測技術。它的目標就是用數字圖像處理和計算機視覺技術，通過分析交通圖像序列來對車輛、行人等交通目標的運動進行檢測、定位、識別和跟蹤，並對目標的交通行為進行分析、理解和判斷，從而完成各種交通流數據的采集、交通事件的檢測，並盡快進行相應處理。
智能車輛安全保障係統
安全是圍繞汽車的永恒主題。隨著公路交通特別是高速公路交通的飛速發展，交通事故特別是惡性交通事故呈不斷上升趨勢，交通安全越來越受到廣泛關注。機器視覺係統在智能車輛研究領域應用廣泛，主要用於路徑識別與跟蹤、障礙物識別、駕駛員狀態監測、駕駛員視覺增強等。
車牌識別
車牌識別技術(VLPR)是計算機視覺和模式識別技術在現代智能交通係統中的一項重要研究課題，是實現交通管理智能化的重要環節。由於每一部汽車都有唯一的車牌號碼，通過攝像機所拍攝的車輛圖像進行車牌號碼的識別，能夠有效的了解路麵的動態和每部汽車的適時情況。其步驟主要為獲取原圖像，圖像預處理，車牌定位，字符分割和字符識別。
隨著圖像處理技術的日趨成熟，更多算法的融入綜合，使得車牌識別技術逐漸成熟。單一算法很難達到良好的識別效果，隻有多種方法結合，才能實現車牌識別的高效性和準確性。
交通視頻的分析應用
一個是交通事故及事件檢測，基於連續視頻可以分析車輛的行為，檢測如車輛停車、逆行等行為，發現交通事故和交通擁堵進行報警，這個之前在高速公路上應用非常廣泛。但由於存在較多的誤報，實際效果離真正的需求還有一段差距。而借助深度學習技術，能實現真正準確的交通事件檢測係統，真正的幫交通運營部門提供準確及時的報警信息。第二個就是車輛違章抓拍，這些近幾年在我國應用非常廣泛，而且利用視頻檢測實現的非現場執法的種類越來越多，現在甚至連開車接打電話都可以識別抓拍，這些都得益於計算機視覺技術的快速進步。
無人駕駛和汽車輔助駕駛
當前非常熱的無人駕駛和汽車輔助駕駛。其中非常重要的一個技術點就是圖象識別，通過圖像識別前方車輛、行人、障礙物、道路以及交通信號燈和交通標識，這項技術的落地應用將給人類帶來前所未有的出行體驗，重塑交通體係，並構建真正的智能交通時代。
朗銳智科認為（www.lrist.com）機器視覺技術過去5年內取得的成績甚至是遠遠超過了之前以前的20年，得益於深度學習技術帶來的巨大進步，通過機器視覺的廣泛應用，能夠大大提升智能交通係統的感知精度與維度，讓智能交通係統更加智慧。
最後更新：2017-09-21 14:32:46