淺談計算機視覺在智能交通中的應(yīng)用

蔣柳杰

（南寧市第二中學(xué)（鳳嶺校區(qū)），南寧 530029）

1 引言

計算機視覺技術(shù)是一種基于圖像處理的技術(shù)，它通過將二維圖像轉(zhuǎn)化為三維信息，進而使計算機實現(xiàn)對三維世界的識別、理解與預(yù)判。計算機視覺所涉及的領(lǐng)域有計算機科學(xué)、信號處理、神經(jīng)生理學(xué)和模式識別等，它的研究對象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場景，例如三維場景的重建。而若要追溯它最早的起源，則要到20世紀(jì)50年代的統(tǒng)計模式識別，它著手研究基于二維技術(shù)，用于二維圖像的識別與分析；到了60年代，Roberts運用計算機程序從數(shù)字圖像提取出諸多多面體的三維結(jié)構(gòu)，并對物體的形狀和空間進行描述，而直到70年代中期才開始正式開設(shè) 機器視覺 的課程；80年代開始，計算機視覺領(lǐng)域取得巨大進展，并逐步踏入大眾視野。

2 計算機視覺系統(tǒng)

計算機視覺系統(tǒng)的復(fù)雜性取決于它所應(yīng)用的領(lǐng)域和目的。有的系統(tǒng)相對簡單獨立，例如一般的檢測和測量的系統(tǒng)。有的系統(tǒng)相對復(fù)雜，且系統(tǒng)之間緊密相連，例如多視覺檢測系統(tǒng)。而無論是復(fù)雜還是簡單的計算機視覺系統(tǒng)，都有著相同的系統(tǒng)基本框架，即包括圖像數(shù)據(jù)，圖像特征和圖像知識。圖像數(shù)據(jù)包含了圖像信息采集和預(yù)處理兩方面的內(nèi)容，主要為圖像的獲取與傳輸、圖像壓縮、降噪等，而這一步驟影響著后續(xù)發(fā)展的難易程度，是整個系統(tǒng)的基礎(chǔ)。圖像特征即獲取圖像信息，眾所皆知圖像中包含的信息十分廣泛，因此需要結(jié)合不同的圖像特征對內(nèi)容進行表述，并建立相應(yīng)的信息模型。圖像知識是最為關(guān)鍵的一步，它需要將獲得的圖像特征轉(zhuǎn)化為語義信息，及解決二維圖像與三維信息之間的語義鴻溝問題，建立起二者之間的聯(lián)系。

計算機視覺的主要問題是實現(xiàn)二維到三維的轉(zhuǎn)換，這其中受到原始圖像數(shù)據(jù)與其蘊含的信息知識之間的語義鴻溝的限制，現(xiàn)在解決這一限制的方法一般采用逆向推導(dǎo)機制，也因此形成了計算機視覺的基本框架。

3 計算機視覺在智能交通中的應(yīng)用

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，交通問題也越來越受到人們的關(guān)注，而傳統(tǒng)的交通系統(tǒng)并不能滿足當(dāng)今路況的需要，因此使交通系統(tǒng)智能化已成為交通發(fā)展的必然趨勢。智能交通系統(tǒng)即將多種信息科技融入交通系統(tǒng)中，使我們的生活更加方便、快捷和安全。它小到人們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫娜蚨ㄎ幌到y(tǒng)、GPS導(dǎo)航系統(tǒng)和電子收費系統(tǒng)，大到交通部門用其來進行交通流量與檢測、交通信號的控制和管理以及企業(yè)對自己運營車輛進行管理等?？梢姡覀兊纳钪刑幪幱兄悄芙煌ǖ挠白?。智能交通運用的高新技術(shù)主要有計算機科學(xué)、通信、模式識別等，而計算機視覺在其中的作用更是不容小覷。計算機視覺在智能交通中的應(yīng)用大致分兩大類，為路邊處理系統(tǒng)和車載處理系統(tǒng)。

路邊處理系統(tǒng)一般以智能監(jiān)控系統(tǒng)和車輛流量與檢測為代表。

3.1 智能監(jiān)控系統(tǒng)

傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)只能進行單一的場景錄制，不僅無法處理大量視頻數(shù)據(jù)，也無法長時間顯示，導(dǎo)致安全隱患不能及時排除，造成無法挽回的損失。相對于其過于被動的性能，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)增加智能因素后主動性大大增加，其不僅能代替人眼，而且能代替人、幫助人完成監(jiān)控、追蹤和預(yù)知等任務(wù)。若把攝像機等錄入設(shè)備當(dāng)成眼睛，那么計算機便是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的大腦。智能監(jiān)控系統(tǒng)采用計算機視覺系統(tǒng)將錄入海量的圖像數(shù)據(jù)進行處理和分割，提取出圖像特征并加以識別，以達到排除交通安全隱患、追蹤可疑車輛、及時報警等目的。動態(tài)場景視覺監(jiān)控是智能監(jiān)控系統(tǒng)的重點，它包括：快速準(zhǔn)確的運動檢測；實時性的基于三維模型的車輛與行人的定位、識別和跟蹤；基于移動攝像機的視覺監(jiān)控技術(shù)；多攝像機的協(xié)作監(jiān)控；事件的機器學(xué)習(xí)方法，通過對序列圖像進行自組織、自學(xué)習(xí)的方法建立事件的分布模式；異?，F(xiàn)象的檢測、報警與目標(biāo)的行為預(yù)測。

3.2 車輛檢測與流量統(tǒng)計

每一天斑馬線上都會踏過來去匆匆的行人、車輛，紅綠燈會依照著規(guī)律亮起、暗下，一切都顯得井然有序。而在這樣的場景背后，車輛檢測與流量統(tǒng)計發(fā)揮著重要作用。車輛檢測與流量統(tǒng)計通過收集的大量路況數(shù)據(jù)，分析并實現(xiàn)交通信號的自動控制或提供給交通管理部門和司機，以達到疏導(dǎo)車輛，交通通暢的目的。車輛的檢測方法分為兩大系統(tǒng)，一類是埋入式系統(tǒng)，此類系統(tǒng)耗費工程量相對較大，且進行檢查和維護時需挖掘路面，但可靠性強；另一類為懸掛式系統(tǒng)，此類系統(tǒng)耗費的人力物力相對前者較小，應(yīng)用也更加廣泛。其中基于閉路電視的懸掛式系統(tǒng)由于單個攝像機和處理器可監(jiān)視多條車道，并對收集而來的圖像數(shù)據(jù)進行分割處理和特征識別，從而對車輛進行跟蹤、分類和識別，獲取大量行車數(shù)據(jù)如平均時速、平均車距、單位區(qū)間內(nèi)的車輛數(shù)等，進而對交通進行有效管理，使人們行車更加流暢無阻。

車載處理系統(tǒng)中尤以智能輔助駕駛最為引人關(guān)注。

3.3 智能輔助駕駛系統(tǒng)

在現(xiàn)在，頂著螺旋槳的無人機已隨處可見，而是否有無人車呢？目前，無人車還尚未被開發(fā)，但已有了向無人車一步步接近的智能輔助駕駛系統(tǒng)。曾有過將輔助駕駛系統(tǒng)當(dāng)作無人駕駛最終致死的特斯拉事件，令人痛心。事實上，智能輔助駕駛系統(tǒng)有別于無人駕駛，它向無人駕駛技術(shù)接近但始終停留在輔助層面。它通過在汽車的各個部分安裝多個傳感器，收集大量周遭環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合GPS等技術(shù)對圖像視頻進行綜合分析處理，將有用的信息反饋給司機或使車身直接作出反應(yīng)以避免事故的發(fā)生。智能輔助駕駛主要分為兩種表現(xiàn)形式：一種是被動式報警，在車輛檢測到異常和危險時會通過各種警示方式告知司機，以便司機作出判斷避免事故發(fā)生；另一種是主動式干預(yù)，它通過智能識別對車身進行控制，提高車輛安全性，如遠光燈和近光燈的控制、通過超聲波與機器視覺配合的自動泊車系統(tǒng)等。

日前，智能輔助駕駛系統(tǒng)還需要更高精度的地圖數(shù)據(jù)的采集、定位及導(dǎo)航技術(shù)，同時也需要智能道路技術(shù)的配合，而道路的適應(yīng)性建設(shè)或改造難以一蹴而就，因此智能輔助駕駛系統(tǒng)需要跨行跨業(yè)的多方面協(xié)調(diào)、規(guī)劃和發(fā)展融合，環(huán)環(huán)相扣，互相促進和發(fā)展。我國的汽車行業(yè)起步晚，對此項技術(shù)未有相關(guān)計劃和法律規(guī)定，不足夠重視，此技術(shù)的研發(fā)仍由私有企業(yè)和部分大學(xué)研究院進行。但我國的智能輔助駕駛系統(tǒng)發(fā)展仍呈上升趨勢，前景良好，需要國家相關(guān)政策支持。隨著人們對汽車安全性能要求的提高，智能輔助駕駛也會越來越受到重視。

4 計算機視覺的發(fā)展現(xiàn)狀

目前計算機視覺仍為雛形，其巨大的發(fā)展空間正吸引著人們的好奇心、激發(fā)人們的求知欲。識別技術(shù)是計算機視覺的重要技術(shù)之一。近年來識別技術(shù)不斷發(fā)展，但識別目標(biāo)較為狹隘，通常作為大型系統(tǒng)的一個組成部分。怎樣拓寬識別目標(biāo)、使其能夠在任意環(huán)境中識別任意物體，是識別技術(shù)目前要解決的主要問題，而這一問題的解決對于計算機視覺和智能交通來說都是巨大的進步，解決交通事故將更具效率，預(yù)防交通事故將更有保障。從二十世紀(jì)迄今，計算機視覺技術(shù)不僅結(jié)合了識別技術(shù)，還結(jié)合了圖形處理技術(shù)、光學(xué)物理和固態(tài)物理、正規(guī)化技術(shù)、機器學(xué)習(xí)等，其涵蓋的領(lǐng)域?qū)⒃絹碓綇V，結(jié)合的學(xué)科將更加多樣。

我國的計算機視覺技術(shù)發(fā)展較為緩慢，其投資只來源于一些大型公司企業(yè)，如華為，騰訊等，仍需要國家相關(guān)政策的支持和資金補助。但我國的市場廣闊，隨著知識經(jīng)濟的發(fā)展，人們越來越重視計算機視覺領(lǐng)域，追求更高的生活品質(zhì)。同時也有越來越多的人投身于計算機視覺的研究當(dāng)中，響應(yīng)了國家科技創(chuàng)新的號召，共同建設(shè)科技強國。

5 結(jié)束語

計算機視覺推動著智能交通的發(fā)展，將計算機視覺融入智能交通，既提高了其安全和效率，也節(jié)省了人力物力，而智能交通也是計算機視覺應(yīng)用的重要領(lǐng)域。如何讓計算機視覺技術(shù)更進一步地適應(yīng)交通系統(tǒng)、提高其精密度和準(zhǔn)確度，是擴大計算機視覺在智能交通中的應(yīng)用需要解決的問題。

[1] 許志杰，王晶，劉穎，范九倫.計算機視覺核心技術(shù)現(xiàn)狀與展望[J].西安郵電學(xué)院學(xué)報，2012，17（06）：1-8.

[2] 陳旭，呂小俊，賈志洋.淺談計算機視覺的發(fā)展及應(yīng)用[J].科技信息，2013，（16）：6.

[3] 郁梅，蔣剛毅，郁伯康.智能交通系統(tǒng)中的計算機視覺技術(shù)應(yīng)用[J].計算機工程與應(yīng)用，2001，（10）：101-103+121.

[4] 王竹玉.計算機視覺技術(shù)在高速公路監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].軟件導(dǎo)刊，2008，（10）：148-149.