智能交通系统中图像处理及物联网技术的应用

刘 军

山西工程科技职业大学，山西 晋中 030619

0 引言

随着我国经济不断发展，我国城市化水平不断提高，社会大众生活质量得到明显提升。汽车现已成为重要交通工具，由此也引发出很多交通运输问题，如道路交通拥挤和交通事故频发等。通过多种先进的科学技术将道路与车辆实施适当整合，借助智能化系统有效处理交通运输中各项问题已成为当前国家密切关注的重要课题。因此，本文将结合图像处理技术与物联网技术对智能交通系统应用进行细致探索，希望为我国交通运输领域工作提供可行性对策建议。

1 物联网概述及需求分析

1.1 物联网概述

物联网是指通过射频识别、感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网在现代信息技术中占有重要位置，自问世以来就获得广泛应用，物联网能够通过激光扫描、红外观测以及射频识别等技术，对对象实施智能化追踪。另外，还可以与当前网络互联，将实物与互联网连接成一个整体。作为复杂且庞大的网络，物联网可以结合实物与虚拟环境，进行信息交换与通信。由此可知，物联网可以整合众多通信技术，对各项信息实施传递，充分整合网络功能，真正实现网络互通与互联。在进行智能交通设计时，使用物联网技术可以发挥重要价值。

1.2 物联网技术需求分析

在智能交通总体设计规划时期，可以通过现代化技术方式，对交通运输实施智能化管理，提供可行性信息服务。在物联网技术基础上，对系统结构进行设计与耦合，可以让系统动态收集交通信息，并且对收集到的信息加以处理，快速并安全地实施智能管理，从而满足众多现实需求。在系统总体构架中，积极引入物联网，可以达成系统架构和服务模式等有效转化，从而发挥出相应的功能与特点。通过物联网对系统架构进行改善，能够在当前道路设施基础上，对电子传感、计算机、通信设备等进行集成处理，以此组建精准、动态、高效、完整的交通系统，最大化展现基础设施作用与价值，实现解决交通拥堵等作用，以此收获最佳整体效益。

现阶段，物联网已经广泛应用于道路交通行业。随着车辆越发普及，交通拥堵渐渐发展成影响城市发展、影响居民日常生活的重点问题。对各个道路现实交通情况加以实时监测，并且将监控看到的信息及时反馈至驾驶对象，可以让驾驶人员及时调整并规划新路线，由此起到缓解交通压力与防止交通拥堵的作用；在高速公路收费处安装不停车收费系统，也是目前国家大力倡导的，各大银行近年来积极推广ETC系统，可以直接免除停车收费困扰，确保通行顺畅；在公共汽车上使用定位系统，乘客能够及时了解公交车行驶路线和到达站点时间，可以根据乘坐线路进行时间预测。实施“智慧停车”就是将云计算平台作为载体，加入物联网与移动支付技术等手段，实施车位共享。该系统可以同时容纳手机和射频识别两种模式，通过手机软件就可以知道车辆实际位置等相关信息，由此尽早做出判断，从而缓解停车困难问题。

2 智能交通系统概述

智能交通系统又叫智能运输系统，就是将当前多项现代技术进行整合，应用到国家交通运输各领域中，建立一个服务交通运输的综合性管理体系。主要含有通信技术、图像处理技术以及传感技术等多项先进技术。智能交通系统可以切实缓解国家现阶段交通运输问题，将交通运输有关信息高度整合，降低交通问题出现频率，确保交通运输系统正常运行。智能交通系统需要将物联网技术、图像处理技术等先进技术综合应用。

然而，现实中，因为人们对物联网技术的研究还不是很深入，物联网技术应用不是很普遍，一些落后地区的交通管理系统还依赖比较原始的人工方式。图像处理技术未能充分发挥作用。例如，电子眼监控拍摄的瞬时照片存在不清晰的问题，光从电子元器件角度进行光补偿存在效果不理想、成本高昂等问题。针对图像质量较低的情况，利用数字图像处理技术对图像进行复原的方法非常重要，其中运动模糊算法图像恢复技术是重要的研究课题之一。目前，已经有很多研究人员从事运动模糊参数评估计算，然而研究重点普遍集中在运动模糊的评估算法，评估算法较为复杂，而且对运动参数具有严重的依赖性。

未来，人们对智能交通系统的研究重点应放在图像处理与物理网技术相结合上，将图像采集模块、图像处理模块、图像传输模块进行整合，实现交通运输情况实时拍摄、图像处理、快速传输的目标，从而提高工作效率，降低经济成本。

3 图像处理技术在智能交通系统中的应用

通过对相关资料的分析与整理，本文主要从信息采集、车牌识别以及车辆检测3个方面分析图像处理技术在智能交通系统中的应用。

3.1 信息采集中图像处理技术的应用

在智能交通系统应用过程中，相关技术人员可以借助图像处理技术，落实信息采集任务，确保智能交通系统更加顺利、高效地运行。例如，部分城市的交通管理单位，在智能交通系统运行前提下，能够合理应用图像处理技术精准采集相关信息，然后将上述图像信息通过计算机传递给技术人员。在此环节中，根据图像信息，相关技术人员能够获得交通运输中的实际情况以及具体信息，能够提炼出价值较高的信息并针对现实情况对交通管理方案、举措开展科学化改善，从而充分发挥出自身价值。

3.2 车牌识别方面图像处理技术的应用

图像处理技术在车牌识别方面的应用也逐渐受到重视。车辆识别技术主要是借助监控方式对车辆进行拍摄、识别、采集和处理，提取车牌颜色、车牌实际信息等内容。为交通管理工作者进行车辆管理提供精准、高效辅助。

但是在实际应用中，拍摄图像质量受到天气、车辆行驶速度等因素影响，会出现图像重叠、模糊等问题，对后续工作造成一定限制。针对上述问题，需要对图片处理技术人员进行二值化、灰化等特殊处理培训，从而提高车辆识别的可靠性，保证车辆管理质量。

3.3 车辆检测中图像处理技术的应用

目前车辆检测技术中，有关检测技术较为常见的是帧差法、背景差检测法、模型法以及边缘检测法等，上述方法在具体的车辆检测期间应用均取得较理想效果，可以在辅助人工实施车辆管理环节中发挥作用。结合智能交通系统发展过程，在车辆检测中会更加注重图像处理技术的应用，应用图像处理技术进行车辆检测，需要建立在车辆识别技术前提下，在完成车辆信息采集工作后，借助图像处理技术对车辆进行全面检测和识别，达到车辆检测的效果。

4 物联网技术在智能交通系统中的应用

通过对相关资料的研究、分析与整理后，本文主要从交通控制和信号采集两个方面分析物联网技术在智能交通系统中的应用。

4.1 交通控制系统

交通信号控制系统结构主要有以下几个层级：系统共有三级逻辑结构，自上而下分别是中心级、区域级以及路口级。信号控制中心设备具体有客户端、通信服务设备、数据库服务设备、中央控制服务设备以及区域数据服务设备等。通信网络以及光端机组成通信主要部分。检测设备与机器信号等一同构成主要路口分支设备。

交通信号控制系统详细的功能划分情况如下：①控制中心级。此类集中应用在城市与全区域范围内，稳定落实交通控制工作，主动丰富管理功能，主要含有主要参数设定、科学服务控制以及全方位检测总区域等。②控制区域级。具体工作是对交通区域信息进行采集，包括对信号处理机的预先判断调整，然后划分至控制路口落实针对性方案。对该区域路口实施优化调整，并且区域控制服务器还需要负责信号机控制与信号监测。③控制路口级。对数据进行采集并全部上传，高效执行控制中心的相关方案。并且主动结合现实交通路口需求，合理设置绿灯时间，方便充分实现全局优化目标，让信号时序稳定在最佳临界区间，路口情况可以最大限度地实现良好适应，充分保证交通顺畅程度，实现最理想状态。

4.2 信号采集系统

对车辆信息进行采集的方式有很多，比较常见有两种：①固定式采集。利用超声波检测设备、地磁检测设备、微波检测设备、环形线圈、电子标签阅读器以及视频检测设备等专业化作业设备，全方位、立体化实施检测，充分采集道路断面机动车相关信息。②多传感器采集。利用多项综合技术、多种传感器进行信息采集，通过对多途径信息处理，执行结构化描述，数据结合等操作，对数据信息进行更为深入的分析，可以实现全时段、动态交通信息采集，是固定式采集的良好补充。

5 结语

中国智慧城市发展从2008年开始，随着国家治理体系和治理能力现代化的不断推进，“创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念的不断深入，网络强国战略、国家大数据战略、“互联网+”行动计划的实施和“数字中国”建设的不断发展，城市被赋予新的内涵和新的要求，这不仅推动了传统意义上的智慧城市向新型智慧城市演进，更为新型智慧城市建设带来了前所未有的发展机遇。

经过十几年发展，物联网、云计算、下一代互联网等新技术得到广泛应用，城市智能水平不断提高。现代交通事业在新技术、新思想、新政策影响下发生明显改变，其工作信息与数据更加多元与复杂化，为使新时期交通工作更加精准和高效，需要借助高科技不断提升专业研究深度，对智能交通系统中图像处理及物联网技术进行深入研究，提升我国交通工作中智能交通系统总体工作质量。

综上所述，本文对物联网技术及需求进行详细分析，对当前交通运输管理工作中，智能交通系统运用进行分析，对道路车辆交通管理方法进行创新研究，对当前智能交通系统中使用图像处理技术与物联网技术进行探讨，切实加强智能交通系统的信息化水平，提高交通运输管理系统在道路车辆整体管理上的效率，为交通运输管理起到良好辅助作用。未来要不断加强图像处理技术和物联网技术在智能交通系统中的应用研究，以此推动国家交通运输事业长效、稳定、健康发展。