眾所周知，下雪天氣容易造成交通事故，交警部門(mén)推出了用“微博”指點(diǎn)實(shí)時(shí)路況，良好的“接地氣”行為讓車(chē)主們對(duì)前方路況有了更準(zhǔn)確了解。同時(shí)，視頻監(jiān)控與智能交通的融合運(yùn)用也顯得尤為重要。現(xiàn)階段，智能交通系統(tǒng)中運(yùn)用運(yùn)用較多的有圖像識(shí)別技術(shù)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、車(chē)輛控制系統(tǒng)、交通管理系統(tǒng)、ETC一體多用等。

　　圖像識(shí)別多項(xiàng)技術(shù)在智能交通中的運(yùn)用

　　智能交通******的作用就是辨識(shí)與分析，圖像識(shí)別技術(shù)是人類(lèi)利用計(jì)算機(jī)對(duì)現(xiàn)實(shí)圖像進(jìn)行分析和理解的技術(shù)，研究這項(xiàng)技術(shù)，對(duì)于促進(jìn)社會(huì)進(jìn)步和人類(lèi)自身發(fā)展有著重大意義。多年來(lái)，人們?cè)趫D像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著的成就，并將這項(xiàng)技術(shù)成功的應(yīng)用在人們的日常生活當(dāng)中。在ITS中的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣闊，包括道路識(shí)別、障礙物檢測(cè)、車(chē)輛檢測(cè)、車(chē)牌識(shí)別和車(chē)型識(shí)別等領(lǐng)域。

　　道路識(shí)別是智能車(chē)輛導(dǎo)航中一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題，是車(chē)輛導(dǎo)航的基礎(chǔ)。由于道路情況非常復(fù)雜，為使問(wèn)題簡(jiǎn)化，研究者們提出了許多關(guān)于道路模型的假設(shè)，包括道路曲線(xiàn)形狀假設(shè)，道路寬度及邊界平行假設(shè)，道路路面平坦假設(shè)，路面特征一致假設(shè)。目前主要采取下述方法：基于區(qū)域的道路識(shí)別方法、基于邊緣的道路識(shí)別方法、基于模板的道路識(shí)別方法、基于圖像濾波的道路識(shí)別方法。以上幾種方法已經(jīng)在實(shí)際應(yīng)用中取得了較好的效果，促進(jìn)了圖像識(shí)別技術(shù)在智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用。

　　車(chē)輛檢測(cè)是自動(dòng)交通監(jiān)控系統(tǒng)的基本技術(shù)之一，只有從背景中準(zhǔn)確地分割出車(chē)輛，才能進(jìn)行車(chē)輛的識(shí)別與跟蹤，才能進(jìn)行各種交通流參數(shù)的測(cè)量與分析。因此，車(chē)輛檢測(cè)是車(chē)輛計(jì)數(shù)、車(chē)速度、車(chē)流量、車(chē)密度等各種交通流參數(shù)測(cè)量的基礎(chǔ)。目前主要有以下幾種方法：基于背景差法、基于幀差法、基于邊緣檢測(cè)法、基于道路顏色模型法。以上的四種方法在實(shí)際車(chē)輛檢測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用。

　　車(chē)牌的自動(dòng)識(shí)別是圖像識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究方向之一，是實(shí)現(xiàn)交通管理智能化的重要環(huán)節(jié)。在高清視頻技術(shù)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中，采用視頻全區(qū)域動(dòng)態(tài)檢測(cè)跟蹤技術(shù)，是目前智能交通計(jì)算機(jī)運(yùn)算視覺(jué)*********的技術(shù)，對(duì)全部區(qū)域不同方向、不同速度移動(dòng)的所有車(chē)輛或物體，進(jìn)行不同角度、不同種類(lèi)的復(fù)雜檢測(cè)，采用改進(jìn)的濾波方法進(jìn)行跟蹤，然后對(duì)行進(jìn)軌跡或物體進(jìn)行復(fù)雜交通規(guī)則判斷的綜合技術(shù)。通常這是采用了幀率差檢測(cè)和車(chē)牌檢測(cè)識(shí)別相結(jié)合的技術(shù)，可具備跟蹤車(chē)輛行駛軌跡的功能，這樣一來(lái)就可以判斷車(chē)輛直行、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等行駛方向。

　　目前，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)具有四大應(yīng)用：

　　一、停車(chē)場(chǎng)及小區(qū)出入口

　　停車(chē)場(chǎng)及小區(qū)出入口車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，主要用于記錄車(chē)輛的牌照號(hào)碼、車(chē)牌顏色、出入時(shí)間，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)管理，以便節(jié)省人力、提高效率;例如應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲?chē)輛是否屬于本小區(qū)，對(duì)非內(nèi)部車(chē)輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動(dòng)、客觀地記錄本單位車(chē)輛的出車(chē)情況。

　　停車(chē)場(chǎng)及小區(qū)出入口管理單靠人工去記來(lái)往車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)碼和?？繒r(shí)間是非常困難的，不但會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，還需投入大量人力。一個(gè)小小的車(chē)牌識(shí)別設(shè)備安裝在停車(chē)場(chǎng)的出入口就能“一勞永逸”地解決很多問(wèn)題。對(duì)于車(chē)牌被遮擋、掉漆斷裂、模糊不清等也能夠分析識(shí)別，為停車(chē)場(chǎng)及出入口的工作人員省去許多煩惱。

　　二、高速公路收費(fèi)站

　　目前，我國(guó)的高速公路建設(shè)發(fā)展突飛猛進(jìn)，高速公路四通八達(dá)，每個(gè)出口均設(shè)有收費(fèi)站，一方面便于收費(fèi)管理，另一方面也可協(xié)助交警對(duì)高速公路上的交通進(jìn)行規(guī)范管理。高速公路收費(fèi)站出入口車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，可以極大地方便交警識(shí)別違規(guī)行駛車(chē)輛的號(hào)牌信息，對(duì)一些違法車(chē)輛進(jìn)行有效的管理和抓捕。

　　收費(fèi)站卡口一般設(shè)在露天環(huán)境中，再加上一些車(chē)輛行駛較快，因而對(duì)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的要求很高。傳統(tǒng)的車(chē)牌識(shí)別是針對(duì)160P像素的車(chē)牌進(jìn)行識(shí)別，有效的圖像范圍小，車(chē)牌漏識(shí)率高，不能滿(mǎn)足收費(fèi)站卡口的時(shí)代需求?，F(xiàn)在高清車(chē)牌識(shí)別的應(yīng)用解決了以前車(chē)牌識(shí)別率低的問(wèn)題，從而為公安和交警的執(zhí)法提供了可靠的依據(jù)。

　　在收費(fèi)站出入口安裝車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，當(dāng)有車(chē)輛駛?cè)霑r(shí)系統(tǒng)識(shí)別車(chē)輛牌照并將識(shí)別到的車(chē)牌信息發(fā)送到指定的中心管理服務(wù)器上，通過(guò)和數(shù)據(jù)庫(kù)中的盜搶可疑車(chē)輛的車(chē)牌信息進(jìn)行對(duì)比便可判斷出駛?cè)敫咚俟肥召M(fèi)站出入口的車(chē)輛是否是盜搶可疑車(chē)輛，可極大地避免違法犯罪事故的發(fā)生并對(duì)已發(fā)生的事件提供破案參考信息。

　　三、在公路卡口中的應(yīng)用

　　伴隨著我國(guó)公路里程建設(shè)的增加，人民生活水平的整體提高，現(xiàn)在買(mǎi)車(chē)的人越來(lái)越多，給公路造成各種各樣的違法問(wèn)題。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)作為車(chē)輛違法處罰的必要依據(jù)，可以對(duì)視頻中車(chē)輛號(hào)牌進(jìn)行自動(dòng)的檢測(cè)識(shí)別，其中最為典型的就是治安卡口系統(tǒng)，該系統(tǒng)如果沒(méi)有車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，就沒(méi)有真正意義上的智能化。一個(gè)完善的治安卡口管理系統(tǒng)應(yīng)該具備車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別、卡口應(yīng)用系統(tǒng)和中心管理平臺(tái)三個(gè)主要功能。車(chē)牌識(shí)別是其中最為重要的一部分，車(chē)牌識(shí)別的優(yōu)劣直接影響了卡口系統(tǒng)的整體性能，而識(shí)別速度是其最為重要的一個(gè)技術(shù)指標(biāo)。識(shí)別速度快，系統(tǒng)需要占用的系統(tǒng)資源就少、人工介入的可能性就小，系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行負(fù)擔(dān)也相應(yīng)減小。識(shí)別車(chē)牌速度快、準(zhǔn)確，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)才能有效地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)比對(duì)報(bào)警，避免出現(xiàn)大量的誤報(bào)?？梢詾榉辣I搶車(chē)輛、套牌車(chē)輛，非法搶劫車(chē)輛等犯罪破案提供有力可靠的破案信息。

四、在城市交通的應(yīng)用

　　近年來(lái)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)量的迅速增長(zhǎng)，公路運(yùn)輸變得越來(lái)越繁忙。交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾進(jìn)一步加劇，與交通相關(guān)的刑事和治安案件也逐年上升。在此情況下，如何利用先進(jìn)的科技手段，增強(qiáng)公安管理部門(mén)對(duì)城市內(nèi)的機(jī)動(dòng)車(chē)和駕駛?cè)说牟榭亓Χ?，為打擊各?lèi)違法犯罪行為提供科技手段，是公安交通管理部門(mén)急需解決的問(wèn)題。

　　為有效遏制城市內(nèi)車(chē)輛闖紅燈違章行為，現(xiàn)在城市內(nèi)各個(gè)路口都在大力安裝卡口式的闖紅燈違法行為的檢測(cè)系統(tǒng)，而此系統(tǒng)最重要的組成部分就是車(chē)牌識(shí)別模塊，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)主要是確定違法車(chē)輛的信息，通過(guò)抓拍所有車(chē)輛的車(chē)牌信息并和公安網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)分析哪些車(chē)輛是可疑車(chē)輛，減少違法行為的同時(shí)也可以控制、減少道路交通事故，應(yīng)用道路監(jiān)控設(shè)備結(jié)合現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，形成道路監(jiān)控智能化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，更好地提升道路動(dòng)態(tài)管理/控制和滿(mǎn)足治安、刑偵、交通管理等新形勢(shì)的業(yè)務(wù)需求。

　　商機(jī)中帶來(lái)挑戰(zhàn)智能交通大步向前或遇“門(mén)檻”

　　由于我國(guó)汽車(chē)車(chē)牌識(shí)別的特殊性，不能直接引進(jìn)國(guó)外的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，同時(shí)由于汽車(chē)車(chē)牌識(shí)別的復(fù)雜性，采用任何一種單一識(shí)別技術(shù)均難以奏效。在私家車(chē)劇增的現(xiàn)階段，商機(jī)中帶來(lái)挑戰(zhàn)，智能交通大步向前遇“門(mén)檻”。

　　1.由于自然環(huán)境下的路面情況比較復(fù)雜，導(dǎo)致采集到的車(chē)牌圖像背景復(fù)雜車(chē)體本身的干擾，如車(chē)輛生產(chǎn)廠家的標(biāo)志、車(chē)體廣告、個(gè)性車(chē)主在車(chē)體上的涂鴉等都給圖像造成了干擾，都可能會(huì)對(duì)處理造成影響。

　　2.由于采集誤差、噪聲和光線(xiàn)的影響，使得圖像質(zhì)量較差，而且運(yùn)動(dòng)又不同程度地造成了圖像的惡化，透視產(chǎn)生了兒何變形，給圖像預(yù)處理造成了一定的困難。汽車(chē)牌照上目標(biāo)的大小不同，距離不等，目標(biāo)尺寸不規(guī)范，都存在著一定程度的圖像仿射變形和模糊大量的隨機(jī)噪聲的干擾，光線(xiàn)、光照角度的不同，造成車(chē)牌區(qū)域明暗灰度的無(wú)規(guī)律變化。汽車(chē)速度往往也會(huì)對(duì)車(chē)牌識(shí)別有較大的影響，汽車(chē)速度超過(guò)70公里/小時(shí)，拍攝的汽車(chē)圖像會(huì)產(chǎn)生模糊、扭曲、變形。

　　3.中國(guó)的車(chē)輛牌照一般由三種字符組成：漢字、英文字符、阿拉伯?dāng)?shù)字，所以中國(guó)的車(chē)輛牌照識(shí)別遠(yuǎn)遠(yuǎn)難于國(guó)外的車(chē)輛牌照識(shí)別。另一方面，車(chē)牌具有不同的顏色，主要分為黃底黑字、藍(lán)底白字、黑底白字等三種，字符與車(chē)牌背景的灰度比也不一致。所識(shí)別的車(chē)輛種類(lèi)繁多、車(chē)型、顏色變化多端，這些因素均給車(chē)牌識(shí)別增加了難度。

　　4.為了達(dá)到應(yīng)用的水平，必須要求能夠?qū)崟r(shí)地對(duì)過(guò)往車(chē)輛的車(chē)牌進(jìn)行識(shí)別，因此算法不能過(guò)于復(fù)雜。而大多數(shù)的傳統(tǒng)方法計(jì)算量都偏大，根本無(wú)法達(dá)到實(shí)時(shí)的要求。這就要求要另辟蹊徑，尋求一種快速精確的定位和識(shí)別的方法。

　　5.在實(shí)際情況下由于各類(lèi)車(chē)型不同，大小不同，同一車(chē)型的車(chē)牌位置不同，加上車(chē)身紋理線(xiàn)條復(fù)雜，所以在非車(chē)牌區(qū)域可能形成同車(chē)牌區(qū)域類(lèi)似的色彩和紋理，可能導(dǎo)致定位時(shí)出現(xiàn)誤差?？焖贉?zhǔn)確的找到車(chē)牌的位置是一個(gè)難題。

　　6.字符的粘連處理，字符斷裂時(shí)的合并，是字符分割的難點(diǎn)。

　　7.車(chē)牌識(shí)別時(shí)雖然車(chē)牌字符的字符數(shù)比較少，字體規(guī)范，但也可能導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)的車(chē)牌字符與實(shí)際拍攝的車(chē)牌字符之間存在較大差距，致使模板的選取存在較大困難。

　　盡管如此，國(guó)內(nèi)的交通正在緩慢得到有效解決，無(wú)論是停車(chē)難、春運(yùn)高峰、霧霾天氣等，安防監(jiān)控都積極創(chuàng)新，一路相隨。