数字图像处理技术在智能交通中的应用和,本文是智能交通有关硕士论文范文与数字图像处理和智能交通和技术类研究生毕业论文范文.
智能交通论文参考文献：
[摘 要]随着数字图像处理技术的日益发展,在智能交通系统中,交通视频监测以图像处理为主的技术已经成为前沿研究领域.基于此,对智能交通系统中数字图像处理技术的特点进行了分析,并对在信息采集、车牌识别、车辆检测与跟踪等方面的应用进行了具体的分析.
[关键词]智能交通；数字图像处理技术；应用
[中图分类号] U495
[文献标志码]A
[文章编号]2096-0603( 2016)17-0147-01
新的历史时期,为了更好地推进平安城市的建设.全国各地都在加大公共工程项目的实施力度,以努力营造一个安全和谐的城市环境.对交通问题的处理,采用人工值守的方式,往往有较低的效率和需要极高的劳动力成本.而基于高新技术的智能交通系统不仅会使劳动力成本降低,还能使工作效率极大的提升.本文对智能交通中数字图像处理技术的具体应用进行了研究.
一、交通信息采集
随着迅猛发展的数字图像处理技术,在交通领域中,数字图像分析法的应用越来越广泛.和传统的交通信息采集方法相比,它对交通主线无干扰,并能实时、准确和全面的监测交通信息,是能否高效运行智能交通系统的关键.通过研究智能交通系统,能够对包括交通密度、车速车型分类、车流量在内的运行信息进行获取.而这些信息是真正提高交通智能化最重要的途径.采集有效正确的交通信息,能实现对交通的有效管理,并对车流进行自动调节,保障车辆在道路上的顺畅通行.
不断进步的交通信息采集技术,是高效发展智能交通系统的基础和保障,同时也是使交通安全性提高的前提.交通信息采集已经从单一模式转变为多方法采集,雷达测速仪等一些常用的信息采集方法,都在一定程度上达到信息的检测,但因为路面开槽来埋置线圈,会对路面产生破坏.基于图像处理的交通信息采集方法,可从数字图像上,对高质量的图像进行提取,进而对交通运行的特征信息进行了获取,它既能精确地定位车辆的空间位置,还能对单车测速不足的缺陷进行弥补.在交通信息采集中,只需要保障拍摄条件,不必管制主线交通,就可提高采集效率,并可真实的体现交通流状况,还能在一定程度上减少交通人力和物力的投入.
二、车牌识别技术
当前交通管理的主要方向就是智能交通系统,而机动车牌自动识别作为智能交通系统的重要组成,可使车辆管理的工作效率大大提升,并促进交通管理智能化和自动化的进一步发展.在高速公路超速自动化监管系统、封闭式居民小区保安管理以及停车场收费管理中,车牌自动识别系统的应用前景非常厂泛的.
车牌识别系统是指能对车辆牌照信息进行自动提取并进行处理的技术,它主要是由三个部分组成,即图像识别、图像预处理和图像采集.该系统是在计算机管理系统和数字摄像设备的基础上,采集并处理车辆图像,通过先进的人工智能技术、模式识别和图像处理,将车牌的位置在图像中找到,将组成车牌号码的全部字符图像提取出来,并对车牌中的数字、字母和文字进行进一步的识别,最后将真实号码给出.所以说,在智能交通领域中,车牌识别系统是模式识别技术和计算机视觉的重要组成,对于现代智能交通,意义非常重大.
三、运动车辆视频分割与跟踪技术
为了对车辆的运动数据进行获取,在早期的公共道路交通管理中,通常是运用感应线圈等硬件测量的方法.而这种方式不利于安装,同时也会损坏路面,对交通和道路寿命会产生直接的影响.而若是采用摄像头对道路视频进行拍摄,再采用计算机软件处理,会使获取车辆运动数据的灵活性和方便性极大的增加.随着当前迅猛发展的计算机技术,不再需要复杂的线圈设备来获取交通数据,只需将相关的摄像头安装在需要检测的路段.利用光纤等传输线路,将经过压缩后的摄像头拍摄的道路数字化视频向监控中心传输,而监控中心的计算机采用数字图像处理方法,实时跟踪和监测公路交通中运动的车辆,这是识别和分析车辆行为的前提和基础,而提取背景、运动点团的位置,以及跟踪运动物体,这几个步骤,是识别和分析车辆行为的几大步骤.通过这几年的不断研究,相关人员比较和分析不同的实验,并通过现场实验,改进了运动目标检测与跟踪方法,但在车辆运行缓慢,交通拥挤的环境下,由于遮挡比较严重,会对车辆的跟踪带来误差,需要进一步研究在严重遮挡及恶劣条件下车辆运动的跟踪情况.
结论：伴随着科技的进步,人们开始不断加深对城市智能交通系统的认识,为现有产品的升级和新项目建设工作提供充足的市场空间,促进了城市智能交通行业的可持续发展.数字图像处理技术的加入,成为重要的发展助力,推动了智能交通行业的发展.而数字图像处理方面,为了能使识别和检测中的问题得到有效解决,需要对具有较强适应性的算法进行研究,推动面向智能交通行业的数字图像处理技术迈向新的台阶.
参考文献：
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