導(dǎo)語：計(jì)算機(jī)視覺在交通領(lǐng)域的運(yùn)用一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

近年來，隨著科技水平的提高，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)逐漸被人們熟知并廣泛應(yīng)用。相較于其他傳感器來說，視覺能獲得更多的信息。因此，在我國交通領(lǐng)域中，也對(duì)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行研究完善，將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用在交通領(lǐng)域各個(gè)方面中，并取得了顯著的成效。

1計(jì)算機(jī)視覺的概述及基本體系結(jié)構(gòu)

1.1計(jì)算機(jī)視覺概述

通過使用計(jì)算機(jī)和相關(guān)設(shè)備，對(duì)生物視覺進(jìn)行模擬的方式，就是計(jì)算機(jī)視覺。對(duì)采集到的圖片或視頻進(jìn)行相應(yīng)的技術(shù)處理，從而獲得相應(yīng)的三維信息場景，是計(jì)算機(jī)視覺的主要任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺是一門學(xué)問，它就如何通過計(jì)算機(jī)和照相機(jī)的運(yùn)用，使人們獲得被拍攝對(duì)象的數(shù)據(jù)與信息所需等問題進(jìn)行研究。簡單的說，就是讓計(jì)算機(jī)通過人們給其安裝上的“大腦”和“眼睛”，對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行感知。計(jì)算機(jī)視覺是一門綜合性學(xué)科，在各個(gè)領(lǐng)域都有所作為，已經(jīng)吸引了各個(gè)領(lǐng)域的研究者對(duì)其研究。同時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺也是科學(xué)領(lǐng)域中一個(gè)具有重要挑戰(zhàn)性的研究。

1.2計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域基本體系結(jié)構(gòu)

提出第一個(gè)較為完善的視覺系統(tǒng)框架的是Marr，他從信息處理系統(tǒng)角度出發(fā)，結(jié)合圖像處理、心理物理學(xué)等多領(lǐng)域的研究成果，提出被計(jì)算機(jī)視覺工作者基本接受的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)框架。在此基礎(chǔ)上，研究者們針對(duì)視覺系統(tǒng)框架的各個(gè)角度、各個(gè)階段、各個(gè)功能進(jìn)行分析研究，得出了計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的基本體系結(jié)構(gòu)，如圖1。

2計(jì)算機(jī)視覺在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1牌照識(shí)別

車輛的唯一身份是車輛牌照。在檢測違規(guī)車輛、稽查被盜車輛和管理停車場工作中，車輛牌照的有效識(shí)別與檢測具有重要的作用和應(yīng)用價(jià)值。然而在實(shí)際應(yīng)用工作中，雖然車牌識(shí)別技術(shù)相對(duì)成熟，但是由于受到拍攝角度、光照、天氣等因素的影響，車牌識(shí)別技術(shù)仍需改善。車牌定位技術(shù)、車牌字符識(shí)別技術(shù)和車牌字符分割技術(shù)是組成車牌識(shí)別技術(shù)的重要部分。

2.2車輛檢測

目前，城市交通路口處紅綠燈的間隔時(shí)間是固定不變的，但是受交通路口的位置不同、時(shí)間不同的影響，每個(gè)交通路口的交通流量也是持續(xù)變化的。此外，對(duì)于某些交通區(qū)域來說，公共資源的配備，比如交通警察、交通車輛的數(shù)量是有限的。如果能根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對(duì)交通路口的不同時(shí)間、不同位置的交通情況進(jìn)行分析計(jì)算，并對(duì)交通流量進(jìn)行預(yù)測，有利于為交通警察縮短出警時(shí)間、為交通路口的紅綠燈根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置動(dòng)態(tài)變化等技術(shù)提供支持。

2.3統(tǒng)計(jì)公交乘客人數(shù)

城市公共交通的核心內(nèi)容是城市公交調(diào)度問題，一個(gè)城市如何合理的解決公交調(diào)度問題，是緩解城市運(yùn)力和運(yùn)量矛盾，緩解城市交通緊張的有效措施。城市公交調(diào)度問題，為公交公司與乘客的平衡利益，為公交公司的經(jīng)濟(jì)利益和社會(huì)效益的提高做出了巨大的貢獻(xiàn)。由于在不同的地域、不同的時(shí)間，公交客流會(huì)存在不均衡性，高峰時(shí)段的公交乘客過多，平峰時(shí)段的公交乘客過少，造成了公交調(diào)度不均衡問題，使有限資源浪費(fèi)嚴(yán)重。在計(jì)算機(jī)視覺智能公交系統(tǒng)中，自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)技術(shù)是其關(guān)鍵技術(shù)。自動(dòng)乘客計(jì)數(shù)技術(shù)，是對(duì)乘客上下車的時(shí)間和地點(diǎn)自動(dòng)收集的最有效的技術(shù)之一。根據(jù)其收集到的數(shù)據(jù)，從時(shí)間和地點(diǎn)兩方面對(duì)客流分析，為城市公交調(diào)度進(jìn)行合理的安排。

2.4對(duì)車道偏離程度和駕駛員工作狀態(tài)判斷

交通事故的發(fā)生率隨著車輛數(shù)量的增加而增加。引發(fā)交通事故的重要因素之一就是駕駛員疲勞駕駛。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，因車道偏離導(dǎo)致的交通事故在40%以上。其中，駕駛員的疲勞駕駛就是導(dǎo)致車道偏離的主要原因。針對(duì)此種現(xiàn)象，為減少交通事故的發(fā)生，計(jì)算機(jī)視覺中車道偏離預(yù)警系統(tǒng)被研究開發(fā)并被廣泛應(yīng)用。針對(duì)駕駛員眨眼頻率，利用計(jì)算機(jī)視覺對(duì)駕駛員面部進(jìn)行圖像處理和分析，再根據(jù)疲勞駕駛關(guān)注度與眨眼頻率的關(guān)系，對(duì)駕駛員的工作狀態(tài)進(jìn)行判斷。此外，根據(jù)道路識(shí)別技術(shù)，對(duì)車輛行駛狀態(tài)進(jìn)行檢測，也是判斷駕駛員工作狀態(tài)的方法之一。這兩種方法，是目前基于計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)上，檢測駕駛員疲勞狀態(tài)的有效方法。

2.5路面破損檢測

最常見的路面損壞方式就是裂縫。利用計(jì)算機(jī)視覺，及時(shí)發(fā)現(xiàn)路面破損情況，并在其裂縫程度嚴(yán)重之前進(jìn)行修補(bǔ)，有利于節(jié)省維護(hù)成本，也避免出現(xiàn)路面坍塌，車輛凹陷的情況發(fā)生。利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行路面檢測，相較于之前人工視覺檢測相比，有效提高了視覺檢測的效率，增強(qiáng)了自動(dòng)化程度，提高了安全性，為市民的出行安全帶來了更高保障。

3結(jié)論

本文從計(jì)算機(jī)視覺的概述，及計(jì)算機(jī)視覺基本體系結(jié)構(gòu)，和計(jì)算機(jī)視覺在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用三面進(jìn)行分析，可見計(jì)算機(jī)視覺在交通領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，在交通領(lǐng)域中應(yīng)用的有效性、顯著性，以此可得計(jì)算機(jī)視覺在現(xiàn)展過程中的重要性。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的越來越成熟，交通領(lǐng)域的檢測管理一定會(huì)加嚴(yán)格，更加安全。

作者:夏棟 單位:同濟(jì)大學(xué)軟件學(xué)院

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