智能交通中數(shù)字圖像處理技術(shù)的運(yùn)用

王 飛

包頭職業(yè)技術(shù)學(xué)院 內(nèi)蒙古包頭 014030

在城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)的過程中，城市家用車輛數(shù)量不斷增加，這使得城市道路交通問題越發(fā)突出。面對(duì)上述情況，在智能交通管理過程中，科學(xué)應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更多車輛信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控，在緩解交通擁堵問題的同時(shí)，還能有效降低交通違章、事故等問題的出現(xiàn)概率，為城市交通安全提供有效的保障。

一、當(dāng)前智能交通管理方面存在的問題

在科學(xué)技術(shù)飛速進(jìn)步的背景下，汽車的普及率不斷上升，同時(shí)，道路擁堵問題的出現(xiàn)頻率也在不斷上升，這一問題的存在不僅影響了人們的正常出行，還降低了公路的運(yùn)營效率?，F(xiàn)階段，為改善道路的擁堵狀況，可以通過合理應(yīng)用智能交通管理工作的方式，為人們提供更為便利的出行條件。但需要注意的是，盡管當(dāng)前人們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到智能交通管理工作的重要性，但在這一管理方法的實(shí)際應(yīng)用過程中，仍存在一些問題，阻礙了這一管理方式作用的充分發(fā)揮。

(一)車牌識(shí)別困難

首先，我國車牌主要由漢字、英文、阿拉伯?dāng)?shù)字等元素共同構(gòu)成，漢字結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，并且不同類型的車輛有著不同顏色的車牌，這就使得車牌的識(shí)別難度相對(duì)較高；其次，在車牌識(shí)別過程中，若存在人為遮擋車牌、車牌上粘有各種污漬(如圖1所示)或者天氣環(huán)境較為惡劣等情況，車牌的識(shí)別難度也將增大；最后，不同地區(qū)車牌懸掛方式存在一定的差別，這種情況的存在同樣也會(huì)導(dǎo)致車牌分辨難度的增加。

圖1 車牌被泥水擋住

(二)車身識(shí)別困難

1.形狀識(shí)別難度大

近年來，隨著汽車行業(yè)的不斷發(fā)展，各種形狀大小的車輛不斷涌現(xiàn)，并且在車輛行駛過程中，受碰撞、人工二次加工等情況的影響，車輛的形狀將會(huì)發(fā)生一定的改變。同時(shí)，在應(yīng)用智能交通管理系統(tǒng)監(jiān)測(cè)車輛的過程中，系統(tǒng)識(shí)別車輛形狀的準(zhǔn)確度與車輛所處環(huán)境、光線等情況之間存在著一定的聯(lián)系，若在檢測(cè)過程中存在臨近物體遮擋物，或者車輛所處角度存在一定的問題，那么車身形狀識(shí)別的準(zhǔn)確性將會(huì)受到一定的影響。

2.顏色識(shí)別難度大

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，智能交通系統(tǒng)可以很容易地識(shí)別車身的顏色，但在實(shí)際工作中，受天氣、光照、灰塵等自然因素，以及車身涂料、紋理這類人為因素的影響，利用智能交通管理系統(tǒng)識(shí)別車身顏色的難度相對(duì)較高。同時(shí)，在汽車運(yùn)動(dòng)過程中，利用智能交通管理系統(tǒng)分辨汽車車身色彩的難度將會(huì)更高，這一情況的存在對(duì)智能交通的正常使用產(chǎn)生了一定的阻礙。

二、智能交通中具體應(yīng)用的數(shù)字圖像處理技術(shù)

現(xiàn)階段，在智能交通監(jiān)控過程中，為降低監(jiān)控圖像分辨的難度，需要合理應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理。

(一)圖像的預(yù)處理

在利用智能交通系統(tǒng)監(jiān)控車輛的過程中，受各種因素的影響，可利用的車輛信息相對(duì)較少?，F(xiàn)階段，為實(shí)現(xiàn)信息的有效識(shí)別，就需要利用數(shù)字圖像技術(shù)對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，降低各種因素對(duì)車輛信息分辨產(chǎn)生的不利影響。

1.平滑去噪

圖2 均值濾波器的工作原理

2.圖像增強(qiáng)

當(dāng)前圖像增強(qiáng)方式主要包括基于直方圖均質(zhì)化的圖像增強(qiáng)、基于拉普拉斯算子的圖像增強(qiáng)、基于對(duì)數(shù)Log變換的圖像增強(qiáng)、基于伽馬變換的圖像增強(qiáng)。其中，基于直方圖均質(zhì)化的圖像增強(qiáng)技術(shù)是一種通過對(duì)概率密度的積分函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)圖像灰階有效分布，增強(qiáng)圖像對(duì)比度的技術(shù)；基于拉普拉斯算子的圖像增強(qiáng)同樣是一種基于空間域增強(qiáng)的算法，在實(shí)際使用過程中，可以通過設(shè)定大小拉普拉斯核算子與圖像卷積運(yùn)算的方式，增強(qiáng)圖像的局部對(duì)比度；基于對(duì)數(shù)Log變換的圖像增強(qiáng)在應(yīng)用過程中可以有效地將窄帶的灰度值部分細(xì)節(jié)顯示出來，并且將高灰度值部分進(jìn)行壓縮處理，減少高灰度值部分的圖像細(xì)節(jié)；基于伽馬變換的圖像增強(qiáng)技術(shù)被廣泛用于圖像過曝光或曝光度不足時(shí)的圖像修正處理，對(duì)圖片的灰度進(jìn)行調(diào)整，增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)。

3.圖像二值化

在圖像處理過程中，圖像二值化技術(shù)應(yīng)用頻率相對(duì)較高，并且在這一技術(shù)的應(yīng)用過程中，二值化處理結(jié)果與圖像處理性能之間存在著直接的聯(lián)系。在實(shí)際應(yīng)用過程中，這一技術(shù)主要可以分成全局閾值與局部閾值兩類，盡管這兩類技術(shù)的圖像處理方式有所差別，但應(yīng)用關(guān)鍵都是尋找合適的二值化閾值。具體來說，在全局閾值應(yīng)用過程中，主要是在圖像中選擇合適的閾值，并將這一閾值應(yīng)用到整個(gè)圖像中；在局部閾值應(yīng)用過程中，主要是依據(jù)相鄰像素灰度級(jí)的特征自適應(yīng)，選擇合適的閾值，然后將這一閾值應(yīng)用到圖像的局部區(qū)域。

(二)圖像特征描述

現(xiàn)階段，為使得經(jīng)過數(shù)字圖像處理技術(shù)處理后的圖像信息，能夠有效地被智能交通系統(tǒng)所識(shí)別與區(qū)分，在圖像處理過程中，應(yīng)當(dāng)選擇合適的圖像描述方法，對(duì)圖像加以描述。舉例來說，在當(dāng)前的圖像特征描述過程中，用數(shù)值、向量等方式，對(duì)圖像加以描述，可以進(jìn)一步降低圖像的區(qū)分難度，并且將圖像本身的特點(diǎn)有效地顯示出來。現(xiàn)階段，可以將獲取圖像信息的過程稱為圖像特征提取，被提取出的圖像描述特征可以被稱作圖像特征，提取特征的目的在于為后續(xù)圖像拼接、分類等工作的開展提供有效的依據(jù)?，F(xiàn)階段，較為常用的圖像特征提取方式包括SIFT特征算法、SIRF特征算法等。

三、智能交通中數(shù)字圖像處理技術(shù)的具體應(yīng)用

在當(dāng)前的道路交通管理過程中，數(shù)字圖像處理技術(shù)在交通信息采集、車牌識(shí)別、運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤、電子警察、車輛違章檢測(cè)等工作中均能夠發(fā)揮極為重要的作用。

(一)交通信息采集

在城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)的過程中，為實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交通情況與車輛信息數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，則需要合理應(yīng)用智能交通管理技術(shù)，對(duì)各交通路線的車輛信息進(jìn)行監(jiān)控。在監(jiān)控過程中，為進(jìn)一步提升信息分辨工作的有效性，降低信息查詢的難度，則需要借助數(shù)字圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通路線車輛速度、外形、道路擁堵程度等信息的監(jiān)控，并通過及時(shí)發(fā)出指引信號(hào)的方式，降低車輛通行的難度，避免道路長時(shí)間擁堵情況的出現(xiàn)，在保證交通道路通行安全的同時(shí)，進(jìn)一步提升交通管理工作的效率。近年來，隨著智能交通信息采集技術(shù)的高速發(fā)展，傳統(tǒng)的人工靜態(tài)交通采集模式已經(jīng)逐漸被動(dòng)態(tài)智能采集模式所取代，但在信息采集過程中，雷電測(cè)速、紅外感應(yīng)、GPS等技術(shù)可能會(huì)受到天氣狀況或者對(duì)道路正常出行產(chǎn)生一定的影響。與上述信息采集方式相比，將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用到智能交通管理工作中，并不需要交警一直守在道路上，只需要保證道路有著良好的拍攝條件，就能準(zhǔn)確反映道路的交通信息。這樣不僅可以實(shí)現(xiàn)交通信息的準(zhǔn)確高效采集，還能有效減少交通管理工作所需要消耗的人力物力，提升交通管理工作的安全性。

(二)車牌識(shí)別

車牌識(shí)別系統(tǒng)是一種采集經(jīng)過智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)路段的車輛車牌信息，并對(duì)信息進(jìn)行處理的一種智能系統(tǒng)。在這一系統(tǒng)的實(shí)際工作過程中，其工作內(nèi)容主要包括車牌信息的采集、預(yù)處理與識(shí)別。需要注意的是，在車牌識(shí)別系統(tǒng)工作過程中，受人為或天氣因素的影響，車牌識(shí)別系統(tǒng)所采集的車輛圖像信息可能存在圖像模糊、準(zhǔn)確度較低等問題?，F(xiàn)階段，為切實(shí)解決上述問題，需要合理應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)，對(duì)采集到的車輛圖像信息進(jìn)行處理，在提升圖像質(zhì)量后再對(duì)圖像內(nèi)容加以識(shí)別，從而達(dá)到提升車牌信息識(shí)別準(zhǔn)確度的目的。

(三)運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤

在當(dāng)前的城市交通體系中，交通擁堵、車輛碰撞等情況屢屢出現(xiàn)。現(xiàn)階段，為切實(shí)降低上述問題出現(xiàn)的概率，縮短問題的處理時(shí)間，可以通過在相應(yīng)路段安裝攝像頭，對(duì)路段信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，然后將采集到的信息傳輸?shù)街悄芙煌ü芸刂行模脭?shù)字化圖像處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行處理后，再由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)路況信息進(jìn)行分析，明確道路交通的具體數(shù)據(jù)信息，并以此為基礎(chǔ)，對(duì)車輛停車、擁堵、變道等信息進(jìn)行獲取與分析。相較于傳統(tǒng)的利用感應(yīng)線圈對(duì)車輛信息進(jìn)行分析的車輛跟蹤技術(shù)，這種智能交通監(jiān)管技術(shù)不需要破壞道路，能夠準(zhǔn)確靈活獲取車輛數(shù)據(jù)、安裝維護(hù)管理難度相對(duì)較低，但需要注意的是，這一技術(shù)在應(yīng)用過程中對(duì)車輛進(jìn)行跟蹤管理的難度相對(duì)較高?，F(xiàn)階段，為進(jìn)一步提升道路交通管理工作的安全性與可靠性，就必須合理使用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)視頻監(jiān)控信息進(jìn)行有效的分割與跟蹤，保證即使在特殊天氣與交通條件下，智能交通監(jiān)管系統(tǒng)仍能對(duì)車輛的運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控。

(四)電子警察

在當(dāng)前的智能交通系統(tǒng)中，電子警車技術(shù)的應(yīng)用避免了交警時(shí)刻守在道路附近的情況出現(xiàn)，緩解了交警與交警隊(duì)的工作壓力。具體來說，在實(shí)際應(yīng)用過程中，電子警察使用了先進(jìn)的數(shù)字圖像處理技術(shù)，可以對(duì)監(jiān)控區(qū)域的帶路車輛信息進(jìn)行拍攝、識(shí)別、分析，在提升道路安全事故處理效率的同時(shí)，保障了交警的人身安全，在極大程度上減少了交通管理過程中對(duì)人力物力資源的消耗。現(xiàn)階段，大部分電子警察系統(tǒng)中所使用的數(shù)字圖像處理技術(shù)，主要涉及的內(nèi)容包括圖像濾波、編碼、識(shí)別、加密或水印等內(nèi)容，其中圖像濾波主要目的在于清除圖像中的噪聲或無效信息，提取圖像中的有效信息(如圖3所示為經(jīng)過濾波處理的車輛部分細(xì)節(jié)截取圖)；圖像編碼則是通過對(duì)拍攝到的圖像進(jìn)行二次編碼，保證圖像質(zhì)量能夠滿足后續(xù)通信工作的需要；圖像加密或水印主要是指對(duì)圖像進(jìn)行加密處理，保證圖像信息的安全性；圖像識(shí)別主要是對(duì)圖像中的機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、行人的動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別。

(五)車輛違章檢測(cè)

在智能交通尚未普及時(shí)，受缺乏足夠有效的執(zhí)法手段的影響，闖紅燈、逆向、非法占用車道等問題普遍存在，這一情況的出現(xiàn)不僅對(duì)正常的交通秩序造成了極為不利的影響，還會(huì)對(duì)人們的生命財(cái)產(chǎn)安全造成嚴(yán)重的威脅。現(xiàn)階段，為切實(shí)解決上述問題，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，對(duì)智能交通系統(tǒng)拍攝到的違章圖像進(jìn)行處理，在提高圖像分辨率的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)交通秩序維護(hù)工作的正常開展。舉例來說，在實(shí)際工作過程中，應(yīng)用智能圖像識(shí)別技術(shù)，可以迅速分辨違章車輛的車型、顏色、車牌等信息，并通過將信息上傳至智能交通系統(tǒng)中，對(duì)違章車輛進(jìn)行自動(dòng)跟蹤的方式，實(shí)現(xiàn)違章車輛運(yùn)動(dòng)軌跡的跟蹤與分辨，并對(duì)違章車輛的車牌進(jìn)行特寫拍攝，避免了另外設(shè)置線圈的情況出現(xiàn)，提升了違章管理工作的便捷性，為違章車輛處罰工作的開展提供了可靠的證據(jù)。

結(jié)語

總而言之，在經(jīng)濟(jì)水平不斷提升的背景下，我國私家車的保有量逐年上升，盡管這一情況的出現(xiàn)在一定程度上滿足了人們的出行需要，但大量私家車的出行往往會(huì)導(dǎo)致道路交通的擁堵?，F(xiàn)階段，為進(jìn)一步提升道路出行的通暢性，將數(shù)字圖像處理技術(shù)合理應(yīng)用于智能交通管理中，成為一項(xiàng)極為必要的工作。