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    視頻圖像處理技術在智能交通中的應用

    時間:2019-08-24 來源:未知 作者:尚金生 本文字數:4309字

      摘要:交通對于促進城市建設發展至關重要, 現如今, 很多智能化技術被應用于交通管理中, 其中視頻圖像處理能夠為智能交通提供豐富功能。本文首先對智能交通系統以及視頻圖像處理技術進行介紹, 然后對視頻圖像處理技術在智能交通中的應用方式以及改進對策進行詳細探究, 以期促進交通行業的穩定發展。

      關鍵詞:智能交通系統; 數字圖像處理; 視頻處理技術;

      作者簡介: 尚金生 (1984.08-) , 男, 漢族, 甘肅武威人, 工程中心技術總監, 副高級職稱, 本科, 研究方向:電子信息技術在智能安防系統中的應用。;

      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

      在交通行業中,數字圖像處理技術的發展和應用歷史悠久,隨著計算機技術、視頻技術的快速發展,圖像處理技術也日漸完善,被廣泛應用于交通管理中,包括車輛追蹤、監控等。因此,對視頻圖像處理技術在智能交通中的應用方式進行詳細探究迫在眉睫。

      1 智能交通系統概述

      智能交通系統起源于國外,近年來,逐漸被推廣應用于中國交通管理中,并且已經成為交通管理部門的重點關注對象,其可以有效解決交通管理中的各類難點。在智能交通系統的實際應用中,可結合實際情況不斷優化,進而提升智能交通相關技術的可操作性。在智能交通系統中,融合了很多先進技術,包括電子信息技術、傳感技術、GPS技術、圖像處理技術等等,其中視頻圖像處理技術模塊最為完善,同時應用也最廣泛。在智能交通系統的實際應用中,其具有以下應用優勢:可以對交通量進行實時監控和準確分析,進而緩解日益增長的交通壓力,促進交通行業的穩定發展,同時,在智能交通系統的推廣應用中,還可以有效緩解地面交通指揮中所產生的壓力,減少交通部門工作量,提升交通部門工作效率。

      2 數字圖像處理技術

      數字圖像處理技術是在計算機技術的基礎上發展的,其具有良好的數據處理能力,可滿足人們對于信息處理的要求。數字圖像技術起源較早,而隨著計算機技術、信息技術的快速發展,數字圖像處理技術也日漸完善,在數字圖像處理方面,所應用的工具簡單,信息處理量大,并且信息傳輸速度快,同時還具有遠程服務功能,已成為人們獲取信息的重要方式。由于數字圖像處理技術所處理的內容豐富,并且處理精度較高,因此被廣泛應用于各個領域。通常情況下,對于數字圖像處理系統,可以被分為數字輸入設備、數字計算機處理設備以及圖像輸出顯示設備。在圖像處理工作中,首先需要獲取圖像信息,然后對圖像信息進行存儲、傳輸和處理,最后即可顯示出圖像信息。通過將視頻圖像處理技術應用于智能交通中,其可發揮交通狀態檢測功能,可在道路工程兩側設置監控攝像機,對車輛的數量、行駛速度等情況進行檢測,進而為交通管理提供可靠依據,提升交通管理工作效率,維護良好的交通秩序。

      3 視頻圖像處理技術在智能交通中的應用

      3.1 車牌識別方面

      在智能交通中,車輛檢測是十分重要的技術類型,在交通運行過程中,如果需要對行駛中的車輛進行準確識別以及跟蹤定位,需要從所采集到的背景中分離出車輛圖像,保證交通測量中所有參數工作的順利進行。在對車輛交通參數進行測量時,首先需要對車輛行駛速度、車輛密度、車流量等進行檢測。測量檢測工作的應用基礎是公路工程的顏色特征,檢測技術類型較多,具體包括背景差法、邊緣檢測法以及道路顏色模型法。在智能交通的發展過程中,車輛檢測是一項關鍵技術,通過應用視頻圖像處理技術,可準確識別出車輛的行駛特征,以此為依據對車流量、收費環節等進行有效控制,有利于促進交通行業智能化發展。

      車牌識別系統是一種計算機視覺系統,其在實際應用中,將汽車牌照作為追蹤目標,通過應用視頻圖像識別方式,對車牌的顏色、號碼以及其他特征進行識別,通過將計算機視覺技術與模擬識別技術進行融合,然后應用于交通管理中,可提升交通智能化水平。車牌識別系統的應用流程如圖1所示,具體包括圖像預處理、車牌定位、字符分割以及識別。其中,在圖像預處理過程中,需要對已經獲得的圖像信息進行濾波和邊界增強,便于后期圖像處理。車牌定位指的是從圖像中選定車牌區域,然后做好標記,從圖像復雜的背景中分割出車牌圖像區域,以此作為車牌識別的基礎,這也是保證車牌識別質量的關鍵。在車牌識別中,字符分割至關重要,在獲得車牌區域圖像后,不僅需要對其進行單字符分割,同時還需要對這一區域的圖像信息進行二值化處理,在二值化處理過程中,需要將已經獲得的灰度圖像轉變為二值圖像,此時圖像只有黑色和白色兩種灰度值。需要注意,在車牌識別過程中,邊緣信息識別準確性對于車牌識別結果會產生較大影響,因此,在對車牌區域圖像進行二值化處理過程中,應該盡量保持車牌原有的幾何特征。

     

      圖1 車牌識別系統流程圖  

      3.2 闖紅燈檢測方面

      隨著工控機技術的快速發展,闖紅燈監視系統發展迅速,視頻圖像的分辨率也不斷提升。在闖紅燈檢測系統的設計過程中,可采用專業的視頻圖像檢測技術,在車輛運行過程中,發出車輛經過信號,綜合紅燈信號即可判斷出車輛是否有闖紅燈行為,如果發現車輛有闖紅燈行為,則可以自動捕捉到車輛違章現場視頻圖像。對于所有捕捉到的車輛運行現場違章地點、時間和視頻圖像信息,可由交通管理人員定期取回,另外,也可以通過Internet網或者PSTN網,將視頻圖像信息運輸到交通監控中心,通過應用相關系統,顯示出視頻圖像信息,并對車輛圖像進行篩選,判斷車牌號,記錄下所有的違章信息,并對有用信息進行打印和管理,便于后期查詢。闖紅燈檢測系統的應用原理如圖2所示。

     

      圖2 闖紅燈檢測系統原理圖  

      3.3 超速檢測方面

      在交通車輛超速行駛監控管理中,通過應用視頻圖像處理技術,可以對車輛的行駛狀態進行監控管理,該系統的組成與闖紅燈監控系統大致相同,與當前的雷達監控系統和超聲波監控系統相比,其應用優勢主要體現在以下幾點:第一,在該系統中融合應用計算機技術、網絡通信技術以及傳感器,工作效率較高,有利于提升檢測工作效率,同時減小勞動強度。第二,通過采集車輛違章的視頻數據,可對車輛行駛現場進行記錄,具體包括車牌號、車輛實際行駛速度、行駛路段的限制時速等等。第三,在該系統中應用彩色CCD,可以獲得車輛行駛的彩色視頻圖像,區分出不同顏色的牌照信息,車牌信息的識別率比較高,有利于避免車牌識別不準確所造成的誤判問題。第四,通過采用彩色CCD以及多路視頻切換裝置,可構建視頻車檢系統,其在實際應用中安裝方式便捷,并且應用成本比較低,可被廣泛應用于各個場合中。第五,該系統具有良好的視頻圖像存儲功能,其應用高清晰、高倍率的圖像壓縮技術,通過采用一個常規硬盤,即可記錄大量車輛的行駛圖像信息。第六,在系統應用中,可應用電話線或者無限通信的方式,對視頻圖像信息進行壓縮和傳輸。

      3.4 道路實時監控方面

      現如今,城市化進程不斷加快,道路工程建設數量和規模越來越大,但是交通擁堵的問題依然比較常見。在道路的各個交叉路口中,可應用智能交通系統中的監控技術,對擁堵路段的交通量進行實時監控,然后結合實際情況發出預警,進而保證道路交通通暢。在各個路口中設置實時監控設備,一旦發生交通事故,即可從系統中調取有用視頻數據,便于對交通事件進行處理,及時確定事件的發生規模、發生時間和發生地點,為交通安全管理奠定基礎。

      3.5 虛擬卡口方面

      在虛擬卡口中,也可以應用視頻圖像處理技術,對行人和行駛的車輛進行準確計算,首先,其在實際應用中,可以獲得前景區域的稠密光流場,然后對其進行分類處理,對各類信息數據進行積分計算,獲得行人和車輛的具體數量信息,應用方式靈活。

      3.6 障礙物檢測方面

      在智能交通中,視頻圖像處理技術不僅可以被應用于上述多個方面,而且還可以應用于障礙物檢測中。在交通運行中,障礙物包括車輛行駛前方的行人、電動車、交通標識等等。通過應用立體視覺檢測方式、光流檢測方式以及背景運動檢測方式,可對攝像機所拍攝到的視頻圖像進行高效處理,判斷車輛行駛前方是否存在障礙物,然后將障礙物信息傳遞給駕駛員或者行人。現如今,障礙物檢測技術已經被廣泛應用于智能交通中,有利于推進交通系統的可持續發展。

      4 智能交通中的視頻圖像處理技術的發展趨勢

      視頻圖像處理技術有利于推進智能交通發展,提升交通管理水平,但是,其在運行過程中還存在很多不足,比如,在惡劣的天氣環境下,攝像頭很難捕捉到清晰的視頻圖像資料,這樣就會增加圖像處理難度。另外,在對超速行駛的車輛進行拍攝時,可能會出現車牌重疊或者模糊的問題,這樣就會很難依據圖像信息,對超速行駛者進行懲罰。對于上述各類問題,應注意加強對視頻圖像處理技術方面的研究,采用具有較高透光率的攝像頭,交通管理部門應該統一規劃車牌的尺寸、背景等等,便于攝像頭對行駛車輛的車牌信息進行識別。在車牌的制造方面,應該采用先進的防偽技術以及檢測技術,可以在車牌中植入芯片,便于攝像頭及時捕捉到車牌情況。只有加強技術研究,將先進技術應用于智能交通和視頻圖像處理中,才能夠促進交通行業的穩定發展。

      5 結論

      現如今,城市交通壓力不斷提升,交通管理難度越來越大,在交通管理中,需要應用各類信息技術、計算機技術等,隨著視頻圖像處理技術日漸完善,通過將其應用于智能交通中,可進行車牌識別、闖紅燈檢測、車輛超速檢測、字符分割、道路實時監控、車輛檢測、虛擬卡口和障礙物檢測,有利于提升交通管理水平,促進交通行業可持續發展。

      參考文獻

      [1]陳寧寧, 尹乾, 周媛, 等.數字圖像處理技術在智能交通中的應用[J].電子設計工程, 2013, 21 (3) :10-11+14.
      [2] 王磊.探討智能交通系統中視頻圖像處理的車輛檢測[J].城市建設理論研究 (電子版) , 2015, 5 (32) :1301-1302.
      [3]馬懷志.基于視頻圖像處理技術的車流量檢測系統的設計與研究[J].長春工程學院學報 (自然科學版) , 2015, 16 (4) :104-107.

      論文來源參考:尚金生.智能交通中的視頻圖像處理技術分析[J].現代信息科技,2019,3(14):86-88.
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