摘 要

在我國市場經(jīng)濟不斷發(fā)展的盛況下，我國科技發(fā)展水平也緊隨其后，成為世界上的科技強國之一。在計算機水平的不斷提高下，計算機視覺技術(shù)應(yīng)運而生。其中，計算機視覺技術(shù)被應(yīng)用與各個領(lǐng)域，并在各個領(lǐng)域都得到廣泛有效的應(yīng)用，比如軍事領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域等。本文針對計算機視覺技術(shù)在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用進行分析。

【關(guān)鍵詞】計算機視覺 交通領(lǐng)域 探究

近年來，隨著科技水平的提高，計算機視覺技術(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，也對計算機視覺技術(shù)進行研究完善，將計算機視覺技術(shù)應(yīng)用在交通領(lǐng)域各個方面中，并取得了顯著的成效。

1 計算機視覺的概述及基本體系結(jié)構(gòu)

1.1 計算機視覺概述

通過使用計算機和相關(guān)設(shè)備，對生物視覺進行模擬的方式，就是計算機視覺。對采集到的圖片或視頻進行相應(yīng)的技術(shù)處理，從而獲得相應(yīng)的三維信息場景，是計算機視覺的主要任務(wù)。

計算機視覺是一門學問，它就如何通過計算機和照相機的運用，使人們獲得被拍攝對象的數(shù)據(jù)與信息所需等問題進行研究。簡單的說，就是讓計算機通過人們給其安裝上的“大腦”和“眼睛”，對周圍環(huán)境進行感知。

計算機視覺是一門綜合性學科，在各個領(lǐng)域都有所作為，已經(jīng)吸引了各個領(lǐng)域的研究者對其研究。同時，計算機視覺也是科學領(lǐng)域中一個具有重要挑戰(zhàn)性的研究。

1.2 計算機視覺領(lǐng)域基本體系結(jié)構(gòu)

提出第一個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、心理物理學等多領(lǐng)域的研究成果，提出被計算機視覺工作者基本接受的計算機視覺系統(tǒng)框架。在此基礎(chǔ)上，研究者們針對視覺系統(tǒng)框架的各個角度、各個階段、各個功能進行分析研究，得出了計算機視覺系統(tǒng)的基本體系結(jié)構(gòu)，如圖1。

2 計算機視覺在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 牌照識別

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，車輛牌照的有效識別與檢測具有重要的作用和應(yīng)用價值。然而在實際應(yīng)用工作中，雖然車牌識別技術(shù)相對成熟，但是由于受到拍攝角度、光照、天氣等因素的影響，車牌識別技術(shù)仍需改善。車牌定位技術(shù)、車牌字符識別技術(shù)和車牌字符分割技術(shù)是組成車牌識別技術(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間是固定不變的，但是受交通路口的位置不同、時間不同的影響，每個交通路口的交通流量也是持續(xù)變化的。此外，對于某些交通區(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)計算機視覺技術(shù)，對交通路口的不同時間、不同位置的交通情況進行分析計算，并對交通流量進行預(yù)測，有利于為交通警察縮短出警時間、為交通路口的紅綠燈根據(jù)實際情況設(shè)置動態(tài)變化等技術(shù)提供支持。

2.3 統(tǒng)計公交乘客人數(shù)

城市公共交通的核心內(nèi)容是城市公交調(diào)度問題，一個城市如何合理的解決公交調(diào)度問題，是緩解城市運力和運量矛盾，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)濟利益和社會效益的提高做出了巨大的貢獻。由于在不同的地域、不同的時間，公交客流會存在不均衡性，高峰時段的公交乘客過多，平峰時段的公交乘客過少，造成了公交調(diào)度不均衡問題，使有限資源浪費嚴重。在計算機視覺智能公交系統(tǒng)中，自動乘客計數(shù)技術(shù)是其關(guān)鍵技術(shù)。自動乘客計數(shù)技術(shù)，是對乘客上下車的時間和地點自動收集的最有效的技術(shù)之一。根據(jù)其收集到的數(shù)據(jù)，從時間和地點兩方面對客流分析，為城市公交調(diào)度進行合理的安排。

2.4 對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，因車道偏離導致的交通事故在40%以上。其中，駕駛員的疲勞駕駛就是導致車道偏離的主要原因。針對此種現(xiàn)象，為減少交通事故的發(fā)生，計算機視覺中車道偏離預(yù)警系統(tǒng)被研究開發(fā)并被廣泛應(yīng)用。針對駕駛員眨眼頻率，利用計算機視覺對駕駛員面部進行圖像處理和分析，再根據(jù)疲勞駕駛關(guān)注度與眨眼頻率的關(guān)系，對駕駛員的工作狀態(tài)進行判斷。此外，根據(jù)道路識別技術(shù)，對車輛行駛狀態(tài)進行檢測，也是判斷駕駛員工作狀態(tài)的方法之一。這兩種方法，是目前基于計算機視覺的基礎(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。利用計算機視覺，及時發(fā)現(xiàn)路面破損情況，并在其裂縫程度嚴重之前進行修補，有利于節(jié)省維護成本，也避免出現(xiàn)路面坍塌，車輛凹陷的情況發(fā)生。利用計算機視覺進行路面檢測，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，增強了自動化程度，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

本文從計算機視覺的概述，及計算機視覺基本體系結(jié)構(gòu)，和計算機視覺在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用三面進行分析，可見計算機視覺在交通領(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，以此可得計算機視覺在現(xiàn)代發(fā)展過程中的重要性。隨著計算機視覺技術(shù)的越來越成熟，交通領(lǐng)域的檢測管理一定會加嚴格，更加安全。

參考文獻

[1]段里仁.智能交通系境在我國道路空通管理中的應(yīng)用[J].北方工業(yè)時報，2015（06）.

[2]王豐元.計算機視覺在建筑區(qū)間的應(yīng)用實例分析[J].河北電力學報，2015（04）.

[3]李釗稱.主動測距技術(shù)在計算機數(shù)據(jù)分析中的作用探析[J].計算機應(yīng)用，2015（08）.

[4]馬良紅.三維物體影像的攝取與分析[J].中國公路學報，2014（05）.

[5]朱學君，沈睿.關(guān)于計算機視覺在交通領(lǐng)域中的探討[J].信息通信，2013（01）：123.

[6]王大勇.關(guān)于計算機視覺在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用分析[J].科技與企業(yè)，2013（01）：115.

作者簡介

夏棟（1988-），男，湖北省孝感市人?，F(xiàn)為同濟大學軟件學院在讀碩士。研究方向為計算機視覺。

作者單位

同濟大學軟件學院 上海市 201804