摘要：交通对于促进城市建设发展至关重要, 现如今, 很多智能化技术被应用于交通管理中, 其中视频图像处理能够为智能交通提供丰富功能。本文首先对智能交通系统以及视频图像处理技术进行介绍, 然后对视频图像处理技术在智能交通中的应用方式以及改进对策进行详细探究, 以期促进交通行业的稳定发展。
关键词：智能交通系统; 数字图像处理; 视频处理技术;
作者简介： 尚金生 (1984.08-) , 男, 汉族, 甘肃武威人, 工程中心技术总监, 副高级职称, 本科, 研究方向:电子信息技术在智能安防系统中的应用。;
收稿日期：2019-05-18
Analysis of Video Image Processing Technology in Intelligent Transportation
SHANG Jinsheng
PCI-Suntek Technology Co., Ltd.
Abstract：Traffic is very important to promote the development of urban construction. Nowadays, many intelligent technologies are applied in traffic management, among which video image processing can provide rich functions for intelligent transportation. Firstly, this paper introduces the intelligent transportation system and video image processing technology, and then explores the application of video image processing technology in intelligent transportation and the improvement countermeasures in detail, in order to promote the stable development of the transportation industry.
Keyword：intelligent transportation system; digital image processing; video processing technology;
Received： 2019-05-18
0 引言
在交通行业中，数字图像处理技术的发展和应用历史悠久，随着计算机技术、视频技术的快速发展，图像处理技术也日渐完善，被广泛应用于交通管理中，包括车辆追踪、监控等。因此，对视频图像处理技术在智能交通中的应用方式进行详细探究迫在眉睫。
1 智能交通系统概述
智能交通系统起源于国外，近年来，逐渐被推广应用于中国交通管理中，并且已经成为交通管理部门的重点关注对象，其可以有效解决交通管理中的各类难点。在智能交通系统的实际应用中，可结合实际情况不断优化，进而提升智能交通相关技术的可操作性。在智能交通系统中，融合了很多先进技术，包括电子信息技术、传感技术、GPS技术、图像处理技术等等，其中视频图像处理技术模块最为完善，同时应用也最广泛。在智能交通系统的实际应用中，其具有以下应用优势：可以对交通量进行实时监控和准确分析，进而缓解日益增长的交通压力，促进交通行业的稳定发展，同时，在智能交通系统的推广应用中，还可以有效缓解地面交通指挥中所产生的压力，减少交通部门工作量，提升交通部门工作效率。
2 数字图像处理技术
数字图像处理技术是在计算机技术的基础上发展的，其具有良好的数据处理能力，可满足人们对于信息处理的要求。数字图像技术起源较早，而随着计算机技术、信息技术的快速发展，数字图像处理技术也日渐完善，在数字图像处理方面，所应用的工具简单，信息处理量大，并且信息传输速度快，同时还具有远程服务功能，已成为人们获取信息的重要方式。由于数字图像处理技术所处理的内容丰富，并且处理精度较高，因此被广泛应用于各个领域。通常情况下，对于数字图像处理系统，可以被分为数字输入设备、数字计算机处理设备以及图像输出显示设备。在图像处理工作中，首先需要获取图像信息，然后对图像信息进行存储、传输和处理，最后即可显示出图像信息。通过将视频图像处理技术应用于智能交通中，其可发挥交通状态检测功能，可在道路工程两侧设置监控摄像机，对车辆的数量、行驶速度等情况进行检测，进而为交通管理提供可靠依据，提升交通管理工作效率，维护良好的交通秩序。
3 视频图像处理技术在智能交通中的应用
3.1 车牌识别方面
在智能交通中，车辆检测是十分重要的技术类型，在交通运行过程中，如果需要对行驶中的车辆进行准确识别以及跟踪定位，需要从所采集到的背景中分离出车辆图像，保证交通测量中所有参数工作的顺利进行。在对车辆交通参数进行测量时，首先需要对车辆行驶速度、车辆密度、车流量等进行检测。测量检测工作的应用基础是公路工程的颜色特征，检测技术类型较多，具体包括背景差法、边缘检测法以及道路颜色模型法。在智能交通的发展过程中，车辆检测是一项关键技术，通过应用视频图像处理技术，可准确识别出车辆的行驶特征，以此为依据对车流量、收费环节等进行有效控制，有利于促进交通行业智能化发展。
车牌识别系统是一种计算机视觉系统，其在实际应用中，将汽车牌照作为追踪目标，通过应用视频图像识别方式，对车牌的颜色、号码以及其他特征进行识别，通过将计算机视觉技术与模拟识别技术进行融合，然后应用于交通管理中，可提升交通智能化水平。车牌识别系统的应用流程如图1所示，具体包括图像预处理、车牌定位、字符分割以及识别。其中，在图像预处理过程中，需要对已经获得的图像信息进行滤波和边界增强，便于后期图像处理。车牌定位指的是从图像中选定车牌区域，然后做好标记，从图像复杂的背景中分割出车牌图像区域，以此作为车牌识别的基础，这也是保证车牌识别质量的关键。在车牌识别中，字符分割至关重要，在获得车牌区域图像后，不仅需要对其进行单字符分割，同时还需要对这一区域的图像信息进行二值化处理，在二值化处理过程中，需要将已经获得的灰度图像转变为二值图像，此时图像只有黑色和白色两种灰度值。需要注意，在车牌识别过程中，边缘信息识别准确性对于车牌识别结果会产生较大影响，因此，在对车牌区域图像进行二值化处理过程中，应该尽量保持车牌原有的几何特征。
图1 车牌识别系统流程图
3.2 闯红灯检测方面
随着工控机技术的快速发展，闯红灯监视系统发展迅速，视频图像的分辨率也不断提升。在闯红灯检测系统的设计过程中，可采用专业的视频图像检测技术，在车辆运行过程中，发出车辆经过信号，综合红灯信号即可判断出车辆是否有闯红灯行为，如果发现车辆有闯红灯行为，则可以自动捕捉到车辆违章现场视频图像。对于所有捕捉到的车辆运行现场违章地点、时间和视频图像信息，可由交通管理人员定期取回，另外，也可以通过Internet网或者PSTN网，将视频图像信息运输到交通监控中心，通过应用相关系统，显示出视频图像信息，并对车辆图像进行筛选，判断车牌号，记录下所有的违章信息，并对有用信息进行打印和管理，便于后期查询。闯红灯检测系统的应用原理如图2所示。
图2 闯红灯检测系统原理图
3.3 超速检测方面
在交通车辆超速行驶监控管理中，通过应用视频图像处理技术，可以对车辆的行驶状态进行监控管理，该系统的组成与闯红灯监控系统大致相同，与当前的雷达监控系统和超声波监控系统相比，其应用优势主要体现在以下几点：第一，在该系统中融合应用计算机技术、网络通信技术以及传感器，工作效率较高，有利于提升检测工作效率，同时减小劳动强度。第二，通过采集车辆违章的视频数据，可对车辆行驶现场进行记录，具体包括车牌号、车辆实际行驶速度、行驶路段的限制时速等等。第三，在该系统中应用彩色CCD，可以获得车辆行驶的彩色视频图像，区分出不同颜色的牌照信息，车牌信息的识别率比较高，有利于避免车牌识别不准确所造成的误判问题。第四，通过采用彩色CCD以及多路视频切换装置，可构建视频车检系统，其在实际应用中安装方式便捷，并且应用成本比较低，可被广泛应用于各个场合中。第五，该系统具有良好的视频图像存储功能，其应用高清晰、高倍率的图像压缩技术，通过采用一个常规硬盘，即可记录大量车辆的行驶图像信息。第六，在系统应用中，可应用电话线或者无限通信的方式，对视频图像信息进行压缩和传输。
3.4 道路实时监控方面
现如今，城市化进程不断加快，道路工程建设数量和规模越来越大，但是交通拥堵的问题依然比较常见。在道路的各个交叉路口中，可应用智能交通系统中的监控技术，对拥堵路段的交通量进行实时监控，然后结合实际情况发出预警，进而保证道路交通通畅。在各个路口中设置实时监控设备，一旦发生交通事故，即可从系统中调取有用视频数据，便于对交通事件进行处理，及时确定事件的发生规模、发生时间和发生地点，为交通安全管理奠定基础。
3.5 虚拟卡口方面
在虚拟卡口中，也可以应用视频图像处理技术，对行人和行驶的车辆进行准确计算，首先，其在实际应用中，可以获得前景区域的稠密光流场，然后对其进行分类处理，对各类信息数据进行积分计算，获得行人和车辆的具体数量信息，应用方式灵活。
3.6 障碍物检测方面
在智能交通中，视频图像处理技术不仅可以被应用于上述多个方面，而且还可以应用于障碍物检测中。在交通运行中，障碍物包括车辆行驶前方的行人、电动车、交通标识等等。通过应用立体视觉检测方式、光流检测方式以及背景运动检测方式，可对摄像机所拍摄到的视频图像进行高效处理，判断车辆行驶前方是否存在障碍物，然后将障碍物信息传递给驾驶员或者行人。现如今，障碍物检测技术已经被广泛应用于智能交通中，有利于推进交通系统的可持续发展。
4 智能交通中的视频图像处理技术的发展趋势
视频图像处理技术有利于推进智能交通发展，提升交通管理水平，但是，其在运行过程中还存在很多不足，比如，在恶劣的天气环境下，摄像头很难捕捉到清晰的视频图像资料，这样就会增加图像处理难度。另外，在对超速行驶的车辆进行拍摄时，可能会出现车牌重叠或者模糊的问题，这样就会很难依据图像信息，对超速行驶者进行惩罚。对于上述各类问题，应注意加强对视频图像处理技术方面的研究，采用具有较高透光率的摄像头，交通管理部门应该统一规划车牌的尺寸、背景等等，便于摄像头对行驶车辆的车牌信息进行识别。在车牌的制造方面，应该采用先进的防伪技术以及检测技术，可以在车牌中植入芯片，便于摄像头及时捕捉到车牌情况。只有加强技术研究，将先进技术应用于智能交通和视频图像处理中，才能够促进交通行业的稳定发展。
5 结论
现如今，城市交通压力不断提升，交通管理难度越来越大，在交通管理中，需要应用各类信息技术、计算机技术等，随着视频图像处理技术日渐完善，通过将其应用于智能交通中，可进行车牌识别、闯红灯检测、车辆超速检测、字符分割、道路实时监控、车辆检测、虚拟卡口和障碍物检测，有利于提升交通管理水平，促进交通行业可持续发展。
参考文献
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