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摘 要：中国城市化快速发展带来了诸多严重的"城市病"，特别是在交通领域，所面临的形势与矛盾日益严峻。为此，结合当前各类高新技术，特别是物联网传感器技术的研究，诞生了诸多基于各类传感器（如射频、电磁感应、红外、视频等）的智能交通系统（ITS），而在这些形式各样的系统当中基于视频图像处理的智能交通系统与其它传统系统相比优势明显，可有效解决城市交通管理中的各类问题。本文就智能化交通视频图像技术进行分析。
关键词：智能化交通；视频图像；技术
一、视频图像系统的组成和原理
比较典型的视频图像系统的组成和原理见图1。
由图1 看出，该系统由CCD（或COMS）摄像机、模数图像采集卡、电子计算机、数模转换和输出设备、外设和控制执行设备等组成。CCD（或COMS）摄像机采集测量目标和光学图像，将该图像转换成电荷信号，通过标准外部接口并由模数采集卡将该图像采集、处理转换成电子计算机能够识别的图像信号进行运算、分析处理后，通过外设进行输出，生成报表或控制其他控制执行机构，获得可靠的数据结果。
其工作原理是由CCD（或COMS）摄像机获得测量目标的物理图像，由专业的图像处理系统对拾取的目标图像的像素情况、亮度、色彩等图像特征信息处理后转换成数字图像信号。图像系统把该信号进行运算处理，由电子计算机生成各式报表，或通过外设进行相应的控制运动。
二、视频图像技术的特点
2.1 图像信息直观实时。视频图像技术的图像是目标的物理图像，能保持其实物的本质特征如颜色、灰度及其表面粗糙度等逼真可现。
2.2 经济。简单的视频图像系统，其组成主要有目标摄像机和电子计算机组成，系统结构相对简单，运营成本低廉，很方便实施和应用。
2.3 準确。视频图像技术可对目标摄像机采集的视频图像进行处理，如进行倾斜校正、渲染各种效果、放大和缩小等。视频图像在检测车辆通行、违章等方面的精度很高，远高于其他测量技术。
2.4 高效。由于视频图像技术所测量的是目标的视频图像，其图像的资源比较丰富，除了可对目标的参数测量外，还可以对图像内的其他目标进行测量和监测，如除了用于城市道路交通中的车辆视频检测的目标摄像外，还可以对城市道路状况进行了解、分析和管理。
2.5 扩展性强。视频图像技术利用日益发展成熟的网络，可以将目标视频图像资源共享，随意增加测量目标，还可将图像压缩二次处理应用。
2.6 易于管理。视频图像技术将图像资料录像记录，更加方便管理。
三、视频图像技术在智能交通中的应用
智能交通系统在交通数据的采集和违章事故的检测方面优先得到了发展。交通数据主要包括车流量、车速、道路占有率、车辆类型等；违章事故的检测数据主要有车辆违章信息、交通事故等。这样的检测技术对提高警务执法能力、交通运输能力、缓解交通堵塞、减少交通事故的发生有着极其重要的作用。
3.1视频图像车辆检测系统
采用电子计算机系统的图像处理和识别技术，可以在整个检测过程中获得连续的动态交通图像，从而获得交通参数，即车辆的行驶状态、方向及违章等信息。该系统是在车辆的通道上方安装实时监测CCD摄像机，经过检测主机进行视频处理、压缩，通过专用数字网络远传于指挥中心，中心控制软件将上传的检测图像进行处理，去除天气、行人及环境的背景变化等造成的影响，通过分析、处理，获得叠加有交通数据的视频图像，进行分类应用。
3.2电子警察图像检测系统
该系统由实时监测的CCD摄像机对动态的交通物理图像进行实时采集，克服天气、行人与环境等因素干扰，由计算机对采集的图像实时检测、分析、处理，较好地实现了道路交通信息、车辆行驶状态、路况等情况的数据采集。
电子警察图像检测系统的组成与原理如图2所示，系统能够实现的主要功能见表1。
其工作原理是：依据交通信号控制系统输出的信号，系统对特定路面的车辆速度与方向进行视频检测，采用视频检测加感应线圈检测技术结合（也可采用微波雷达进行测速）方式，在夜间照明条件差的地方，由闪光灯进行现场补光，如禁行车道的视频信号传输给工控计算机的同时，红绿灯的控制信号传输给检测识别单元，由图像检测单元检测到有车辆通过禁行车道。检测到车辆超过该路段的最高限速，或违反工控主机设定的行驶方向等违章行为时，主机控制违章检测控制单元控制闪光灯驱动闪光，由近景CCD摄像机抓拍该方向的全景图片，为交管部门执法提供依据。在违章车辆的图像上，记录有车辆违章的地点、时间及违章的参数特征等，根据实际需要生成违法处罚通知单，通过网络自动上传给管理部门合理利用，由此来规范驾驶人员遵章守法，减少交通事故的发生，确保道路畅通无阻。管理中心软件提供完善的交通量统计功能，可以提供车流量、平均车速、车道占有率、平均车长、车辆间距等查询统计和图表绘制，给决策部门提供交通规划的基础数据参考。
3.3车辆牌照识别
计算机识别车辆牌照的流程有车辆图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别、输出识别结果等5个步骤。图像的采集方式目前通行两条技术路线：自然光图像采集识别和红外光图像采集识别。自然光图像采集识别是白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色CCD摄像机采集车辆的真彩图像，经分析、处理识别车牌。红外光图像采集识别是利用车牌反光或红外光的物理特性，用红外摄像机采集车辆的灰度图像，由于红外光的物理特性，该图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。
四、结束语
数字视频图像的测量能够代替人的眼睛去进行检测和判断，因此它是一种具有发展潜力的新兴测量技术，可广泛应用于社会和各个行业的多个方面，如智能化生产、环保、机械加工的测量等。所以，今后数字视频图像技术在和谐社会的智能化建设中，将会越来越广泛地得到普及和应用。
参考文献：
[1]夏晶.浅议视频图像分析于智能交通的应用[J].中国公共安全，2017（11）：276-278.
[2]陈雁，赵瑜，管才路，郭晓明.智能视频分析技术在轨道交通视频监控系统中的应用[J].科技视界，2017（14）：19+29.
关键词：智能化交通；视频图像；技术
一、视频图像系统的组成和原理
比较典型的视频图像系统的组成和原理见图1。
由图1 看出，该系统由CCD（或COMS）摄像机、模数图像采集卡、电子计算机、数模转换和输出设备、外设和控制执行设备等组成。CCD（或COMS）摄像机采集测量目标和光学图像，将该图像转换成电荷信号，通过标准外部接口并由模数采集卡将该图像采集、处理转换成电子计算机能够识别的图像信号进行运算、分析处理后，通过外设进行输出，生成报表或控制其他控制执行机构，获得可靠的数据结果。
其工作原理是由CCD（或COMS）摄像机获得测量目标的物理图像，由专业的图像处理系统对拾取的目标图像的像素情况、亮度、色彩等图像特征信息处理后转换成数字图像信号。图像系统把该信号进行运算处理，由电子计算机生成各式报表，或通过外设进行相应的控制运动。
二、视频图像技术的特点
2.1 图像信息直观实时。视频图像技术的图像是目标的物理图像，能保持其实物的本质特征如颜色、灰度及其表面粗糙度等逼真可现。
2.2 经济。简单的视频图像系统，其组成主要有目标摄像机和电子计算机组成，系统结构相对简单，运营成本低廉，很方便实施和应用。
2.3 準确。视频图像技术可对目标摄像机采集的视频图像进行处理，如进行倾斜校正、渲染各种效果、放大和缩小等。视频图像在检测车辆通行、违章等方面的精度很高，远高于其他测量技术。
2.4 高效。由于视频图像技术所测量的是目标的视频图像，其图像的资源比较丰富，除了可对目标的参数测量外，还可以对图像内的其他目标进行测量和监测，如除了用于城市道路交通中的车辆视频检测的目标摄像外，还可以对城市道路状况进行了解、分析和管理。
2.5 扩展性强。视频图像技术利用日益发展成熟的网络，可以将目标视频图像资源共享，随意增加测量目标，还可将图像压缩二次处理应用。
2.6 易于管理。视频图像技术将图像资料录像记录，更加方便管理。
三、视频图像技术在智能交通中的应用
智能交通系统在交通数据的采集和违章事故的检测方面优先得到了发展。交通数据主要包括车流量、车速、道路占有率、车辆类型等；违章事故的检测数据主要有车辆违章信息、交通事故等。这样的检测技术对提高警务执法能力、交通运输能力、缓解交通堵塞、减少交通事故的发生有着极其重要的作用。
3.1视频图像车辆检测系统
采用电子计算机系统的图像处理和识别技术，可以在整个检测过程中获得连续的动态交通图像，从而获得交通参数，即车辆的行驶状态、方向及违章等信息。该系统是在车辆的通道上方安装实时监测CCD摄像机，经过检测主机进行视频处理、压缩，通过专用数字网络远传于指挥中心，中心控制软件将上传的检测图像进行处理，去除天气、行人及环境的背景变化等造成的影响，通过分析、处理，获得叠加有交通数据的视频图像，进行分类应用。
3.2电子警察图像检测系统
该系统由实时监测的CCD摄像机对动态的交通物理图像进行实时采集，克服天气、行人与环境等因素干扰，由计算机对采集的图像实时检测、分析、处理，较好地实现了道路交通信息、车辆行驶状态、路况等情况的数据采集。
电子警察图像检测系统的组成与原理如图2所示，系统能够实现的主要功能见表1。
其工作原理是：依据交通信号控制系统输出的信号，系统对特定路面的车辆速度与方向进行视频检测，采用视频检测加感应线圈检测技术结合（也可采用微波雷达进行测速）方式，在夜间照明条件差的地方，由闪光灯进行现场补光，如禁行车道的视频信号传输给工控计算机的同时，红绿灯的控制信号传输给检测识别单元，由图像检测单元检测到有车辆通过禁行车道。检测到车辆超过该路段的最高限速，或违反工控主机设定的行驶方向等违章行为时，主机控制违章检测控制单元控制闪光灯驱动闪光，由近景CCD摄像机抓拍该方向的全景图片，为交管部门执法提供依据。在违章车辆的图像上，记录有车辆违章的地点、时间及违章的参数特征等，根据实际需要生成违法处罚通知单，通过网络自动上传给管理部门合理利用，由此来规范驾驶人员遵章守法，减少交通事故的发生，确保道路畅通无阻。管理中心软件提供完善的交通量统计功能，可以提供车流量、平均车速、车道占有率、平均车长、车辆间距等查询统计和图表绘制，给决策部门提供交通规划的基础数据参考。
3.3车辆牌照识别
计算机识别车辆牌照的流程有车辆图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别、输出识别结果等5个步骤。图像的采集方式目前通行两条技术路线：自然光图像采集识别和红外光图像采集识别。自然光图像采集识别是白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色CCD摄像机采集车辆的真彩图像，经分析、处理识别车牌。红外光图像采集识别是利用车牌反光或红外光的物理特性，用红外摄像机采集车辆的灰度图像，由于红外光的物理特性，该图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。
四、结束语
数字视频图像的测量能够代替人的眼睛去进行检测和判断，因此它是一种具有发展潜力的新兴测量技术，可广泛应用于社会和各个行业的多个方面，如智能化生产、环保、机械加工的测量等。所以，今后数字视频图像技术在和谐社会的智能化建设中，将会越来越广泛地得到普及和应用。
参考文献：
[1]夏晶.浅议视频图像分析于智能交通的应用[J].中国公共安全，2017（11）：276-278.
[2]陈雁，赵瑜，管才路，郭晓明.智能视频分析技术在轨道交通视频监控系统中的应用[J].科技视界，2017（14）：19+29.