数字图像处理技术在智能交通中的应用

数字图像处理技术在智能交通中的应用

吴磊  ,张宏燕

安徽百诚慧通科技股份有限公司  安徽  合肥  230000

摘要：智能交通的发展和运用，除了能够对现存交通问题进行解决之外，还能够推动我国交通事业的良好发展。对智能交通予以运用时，图像处理技术发挥出了重要作用，能够应用于车牌识别和字符分割等。并且，图像处理技术的运用，能够促进智能交通实现更好地发展，并提高交通应用效率，确保智能交通作用的全面发挥。有关部门和工作人员要想确保智能交通实现更好的发展，需注重图像处理技术运用效果和质量。本文主要分析数字图像处理技术在智能交通中的应用。

关键词：数字图像处理技术；智能交通；交通安全

引言

当前，我国经济水平正在逐渐提高，并逐步落实全面建成小康社会的伟大目标。基于此背景，交通车辆逐渐演变成了推动现代化发展的主要因素之一。但交通工具在提供便利的同时，也导致交通管理部门负担加剧。图像处理技术可以借助计算机技术对相关图形进行智能处理收集，由于其存在监控全面、准确度高等特点，所以在我国智能交通中实现了广泛运用，从技术上支持交通管理的高效开展，以坚实的基础助推我国城市化水平提升。

1、图像处理技术概述

现阶段，在智能交通系统中，图像处理技术已得到了广泛应用。到今天为止，图像处理技术已有八十多年的历史，在数字处理技术和计算机技术的不断发展下，图像处理技术得到了显著进步，现阶段在我国智能交通系统中已得到了广泛应用。在网络技术的快速发展下，数字处理技术得到了显著进步，数字图像具有诸多优点，如应用便捷、传输速度迅速、信息准确性较高，当前已成为人们获取信息的一种常用手段；而图像处理技术借助自身高速的处理手段、高效的运行效率和数字化的工作模式，确保使用者能够获得更加准确的相关信息。通常来说，图像处理技术的主要类型有分析设备、输入处理系统以及输出处理系统。其主要是对标准化的工作流程进行运用，采集、处理以及输出信息。

2、数字图像处理技术的主要工作步骤

通常情况下，数字图像处理技术要想展现出应有的作用，需要将计算机等作为基础，内容方面包含图像收集、合成以及存储等。合成后绘制图像，同时最终输出，借助新技术恢复和重建。数字图像处理技术涉及的工作步骤表现为：其一，立足于图像，进而灰度变化处理，然后保存，此方式可加强图像具备的可读性，并更好地恢复原图；其二，通过特殊方式提取图像中涉及的特殊和关键信息，然后对图像中存在的特点进行深入分析，运用此方式的目的在于将其中特殊信息提取出来，分割识别图像；其三，压缩数据，确保其清晰度，便于后续的保存以及传送。

3、图像处理技术在智能交通中的应用

3.1采集交通信息

科学、高效地对交通信息进行采集，能够让智能交通系统对车辆运行情况进行全面地了解，进而确保智能交通系统能够高效管理交通状况。并且，交通信息采集技术可以不受时间限制监控车流量、车型、道路拥堵情况、车速等，确保管理人员可较好地掌握道路状况，然后发出指引信号，同时针对车辆的运行展开合理调节，疏通拥堵道路，就出现交通事故的路段发出报警等，以此使交通运行的稳定性和安全性得到保证，促进交通管理工作效率。所以，要想确保智能交通系统运行的高效性，就应加大对交通信息采集技术的运用力度。目前，智能交通信息采集技术实现了较好的发展，逐渐从静态人工的方式转变成动态智能，并且涉及的采集模式也得到了丰富，诸如测速法、雷达测速仪、GPS等，能够准确、迅速地获取车辆相关信息。但是，这些方法因天气、道路破坏等因素的影响，难以对交通信息进行高效率、准确地采集。相比之下，数字图像处理技术在交通信息采集方面具备系统、准确、高效的特点，可掌握车辆车速、定位车身位置等相关信息，且无须一直在岗，只需拥有优质的拍摄条件便能够对交通信息进行准确、全面地获取，降低人力物力的投入，且能够高效率采集信息。

3.2车牌识别

员工可以使用默认字体执行字符识别，并使用剪切处理机制控制字符分类。拆分后，缺省字符与指定字符匹配，显示偏差最小的字符，以确保车牌识别有效。首先，it中的映像检测和处理过程必须基于实际情况。传统的方法是，实际的图片合成过程受到室外光线条件、灰尘、速度等的影响，编号系统只能捕获有限的图像质量、较高的背景噪声，无法完全识别过程。员工可以利用it的数字成像技术从图像中提取有效信息，提高字母和数字等基本信息的识别精度，并与图像处理技术、灰度分析、分割预处理分析等协作，确保识别高质量的图像。二、由于我国编号格式存在很大差异，需要强大的计算机处理机制和改进算法，以确保车牌识别效率，充分利用数字图像处理技术的优势，及时完成自动识别和处理任务。最后，身份系统中的员工应优化流程、身份识别流程和信息收集，以确保高效的信息收集。

3.3车辆违章检测

在交通管制方面，追踪车辆违规行为至关重要。员工必须遵守实时原则，利用识别系统的应用优势，从运行时背景提取车辆，并结合违规评估来评估目标的运动。常用算法包括z。例如流量、背景差、帧差等。流明方法通过组合图像像素的强度数据来捕获运动状态，而不会产生不需要的抖动。光散射的整个技术具有复杂的合成抗噪声载荷。但是，背景异常通过图像和输入图像之间的差异来识别运动主体。这种方法计算能力较低，可以满足系统应用程序的实时需求。但是，在需要更新背景图像以进行检测时，背光的适应性并不太强，尤其是在光线较弱或雾较大的情况下。

3.4在电子警察中的应用

电子警察技术在智能交通系统中发挥着重要作用，使交警能够始终遵守工作岗位，减轻人员负担。采用现代电子警察数字图像处理技术，可以对拍摄的视频图像进行检测、分析和处理，不仅大大提高了智能交通的性能和运行安全性，还大大减少了人力物力。应用于电子警察的数字图像处理技术主要涉及图像滤波、图像编码、图像加密和水印、图像识别等多个方面。图像过滤技术-消除噪声或错误信息，提取有效的标准信息。图像编码技术-二次编码拍摄的视频图像，确保视频图像满足通信要求。图像加密和水印——对视频图像进行加密，以确保证据信息的保密性和安全性。图像识别-识别视频图像中的车辆、行人、非机动车及其行为。

3.5障碍物检测

道路障碍物对高速行驶的车辆很危险。道路障碍物通常是山石、行人或动物、道路标记、车辆喷洒等。司机通常会发现，它更接近障碍物，刹车或突袭的方向容易发生翻车、撞车、甚至连环相撞等交通事故。因此，为了车辆的安全行驶，障碍物检查是必要的。检测故障的常用数字图像处理方法有图像滤波、模板方法。其检测原理是利用摄像头随时检测道路状况，摄像头识别和检测障碍物后，向检测平台发送报警信号，相关人员及时清除障碍物，保证道路畅通，提高交通安全。但是，在雾、亮度变化严重的情况下，数字图像处理技术需要进一步改进，这是由于自身算法的限制，会影响障碍物检测的准确性。

结束语

综上所述，随着信息技术的迅速发展，数字图像处理技术也朝着海量数据、人工智能方向发展，通过图像分析、图像数据增强、分割、恢复等方法将数字图像处理技术应用于各个领域。在处理过程中，结合实际需要，管理好相应的整体和地区关系，并选择相应的关系。网络图像应用增强了高清高效图像处理能力，实践性强，应用前景好，因此，不断增强该技术的应用能力，可以促进我国该技术的快速发展，为更多领域带来利益。

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