计算机视觉在智能交通系统中的应用与优势分析.pdf
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1、2023年11月计算机应用文摘第39 卷第2 2 期计算机视觉在智能交通系统中的应用与优势分析云铸(海南经贸职业技术学院,海口57 0 10 0)摘要:近年来,计算机视觉技术已成为人工智能技术的核心领域之一。智能交通系统对道路交通具有明显的促进作用,文章对计算机视觉技术在智能交通系统中的应用与优势展开了分析,其中的典型应用包括智能交通灯、交通客流预测、车辆辅助驾驶、险态驾驶预警及无人驾驶等,该技术在智能交通系统中具有明显优势。关键词:计算机视觉;智能交通;优劣势YUN Zhu计算机视觉技术可将图像传感器作为工具,从而获取目标对象的图像信号并将其传送给专用的图像中图法分类号:TP315Appli
2、cation and advantage analysis of computer vision in(Hainan College of Economics and Business,Haikou 570100,China)Abstract:In recent years,computer vision technology has become one of the core areas of artificialintelligence technology.Intelligent transportation systems have a significant promoting e
3、ffect on roadtraffic.This article analyzes the application and advantages of computer vision technology inintelligent transportation systems.Typical applications include intelligent traffic lights,trafficpassenger flow prediction,vehicle assisted driving,dangerous driving warning,and unmanneddriving
4、.This technology has obvious advantages in intelligent transportation systems.Key words:computer vision,intelligent transportation,advantage and disadvantage1智智能交通系统智能交通早期受限于通信手段,发展速度较缓慢。随着数据传输速度、位置服务技术及通信技术的突破,智能交通的发展速度在19 9 5 2 0 0 0 年明显加快,不再受限于通信技术,而是受限于计算能力。20002010年,智能交通技术全面升级,高清视频、智能分析研判等在城市交通
5、领域得到了全面的应用。2010年至今,随着大数据、机器学习等技术的不断发展,基于人工智能的车路协同、自动驾驶、智能出行等已成为智能交通系统的关键发展方向 1。在现实生活中,智能交通系统有效促进道路交通技术的进步,不仅改善了人们的出行质量,还提高了交通工作效率,减少了交通事故的发生,缓解了道路阻塞问题 2 2计算机视觉技术人类可通过眼晴获取外部世界的真实画面,计算机的“眼晴”则是计算机视觉技术,计算机可借助该技术获取视觉信息。文献标识码:Aintelligent transportation systems处理系统,图像处理系统可根据像素分布、颜色和亮度等信息将图像信号转变成数字信号,并对这些信
6、号进行运算与处理来提取目标的特征信息,从而分析与理解目标特征,进而实现目标的识别、检测和控制 33计算机视觉在智能交通系统中的应用3.1基于计算机视觉的智能交通灯基于计算机视觉的智能交通灯系统可通过高清电子摄像头获取路面车辆的实时图像(即车辆识别),从而实现车辆数据分析(如车流量分析)。这些分析可帮助系统判断道路各方向的实时车流量情况,从而决定各方向的通行时长,进而确定最优或者局部最优通行方案。其中,系统将同时采取多种检测技术(如红外线、路面重量感应等)以提高实时车流量预测的精度。此外,基于计算机视觉的智能交通灯系统可实现2023 年第 2 2 期车辆违章与事故的处理。例如,针对闯红灯或者违规
7、停放的车辆,系统可识别其车牌并在城市车辆大数据系统中检索对应的车主信息,通过短信的方式通知车主处理违章,或将违规信息转发给附近执勤的交警。3.2基于计算机视觉的交通客流预测基于历史经验或统计数据的客流预测方式具有一定的参考意义,但这种方式一般只能从宏观角度对客流总量进行预判,无法对实时客流量变化进行监测及预警。相较于这种方式,基于计算机视觉的交通客流预测更具实时性和精细性。如图1所示,基于计算机视觉的交通客流预测系统可通过交通站内各出入口的高清摄像头对客流图像进行获取,并将其传输给乘客人脸识别与计数模型;乘客人脸识别与计数模型可识别、统计有效的人脸图像(排除非人脸图像),并将实时的客流统计结果
8、传输至客流实时监控与预测模型;客流实时监控与预测模型可对站内各处客流开展实时的监控,并在客流到达一定的阈值时生成预警和决策。结合历史数据与实时数据,基于计算机视觉的交通客流预测可有效预测未来短时间内的客流量。经过充分的迭代,该系统可确保模型的数据精确度,如精细化短时客流识别与预测模型的精度为9 9.4%4 5交通站内高清乘客人脸识别摄像系统与计数模型图1基于计算机视觉的交通客流预测3.3基基于计算机视觉的车辆辅助驾驶基于计算机视觉的车辆辅助驾驶系统可为驾驶员提供车道偏离预警、自动泊车、紧急刹车制动、自适应定速定距巡航等功能。行驶状态中的车辆可通过360高清摄像头获取周围环境的图像信息,包括路面
9、情况、道路标识、周围车辆、行人及树木等信息。经过各功能模块与算法的筛选、识别、分析,这些图像信息有助于系统判断车辆周边的实时情况并做出相应的辅助动作。如图2 所示,以车道偏离预警功能为例,基于计算机视觉的车辆辅助驾驶系统中包括车道线识别与检测、车道线建模、车道偏离决策预警等模块 6 。其中,车道线识别与检测模块能有效识别实际路面的车道线(包括实线与虚线),并对车辆所处道路的相对位置进行初步的判断车道线建模模块能帮助司机判断车辆边缘与车道线的实际距离;车道偏离决策预警模块可结合车辆运行状态及预警阈值(如车辆与车道线实际距离)等预测车辆是否偏离车道,及时对司机进行预警提醒,或进行油门和方向的自动矫
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