智能交通技术的发展范文

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1车牌识别技术简介

随着我国科技的发展及交通管理系统的不断完善，车牌字符识别技术的应用已经逐渐成为智能交通系统的重要组成部分，它可以从复杂的背景中准确地提取、识别汽车牌照、车辆类型等信息，在交通控制和监视中占有很重要的地位，具有广泛的应用前景。 所以，汽车牌照的识别问题已经成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。

由于受环境、 待识别车辆的车型复杂和车牌位置不固定等的影响，给车牌定位方法的选择带来一定的困难。车牌本身的污染、缺损也会影响识别率。一些车辆由于天气或是路况不好，使得车牌被灰尘、泥土沾染，另外还有一些车辆行驶时间较长，车牌上的字符已经部分缺损了，严重的时候，人眼也很难辨别车牌上的字符，这些情况都会影响系统的识别工作，导致误识别。可见，要提高车牌定位系统和字符分割系统的正确率将碰到很多困难。无疑，如果车牌字符识别系统有较高的自适应性和鲁棒性，即对有一定噪声或变形的字符图像仍能正确识别，则会极大的减轻车牌定位系统和字符分割系统的压力。 因此，设计一个抗干扰性能良好的车牌字符识别系统对整个车牌自动识别系统都是有益的。 同时，字符在某种程度上反映了图形的一般特点，是一类特别的图形，其自动识别一直受到人们的极大关注，因为它的解决对于人们的生产和生活具有非常现实的意义。

2车牌识别系统的构成

在智能化交通管理系统中，车辆牌照是唯一能够准确辨识机动车的标识符号，其作用是无可替代的。因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的冗余，并且要求满足实时性要求。

图1牌照识别系统原理图

车牌识别系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图 1 所示。 其基本工作过程如下：（1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态； 一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像（目前已发展到视频检测）；（2） 由摄像机或 CCD 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理，图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等；（3）由检索模块进行牌照搜索与检测 ，定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域；（4）对牌照字符进行二值化并分割出单个字符 ，经归一化后输入字符识别系统进行识别。

3车牌识别系统的发展

车牌识别技术产生于上世纪末开始的智能交通革命，智能交通系统经过近十多年的推广、试行和发展，目前已成功地应用于若干经济发达及较为发达国家的都市及城市、高速公路系统中。而车牌识别系统正是在这种应用背景下研制出来的，能够自动实时检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。

进入新世纪以来，随着我国科学技术水平的不断提高，车牌识别技术已经逐渐更新和完善，并开始在交通、公安、路政、停车场、安防、门禁、智能小区等许多领域得到了广泛的应用。车牌识别系统简单地说是一种以特定目标为对象的专用视觉系统，它能够从一幅图像中提取分割并识别出车辆牌照，运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理完成车辆牌照的自动识别，识别结果可按需求分别包括车牌的字符、数字、牌照图像，以至牌照颜色、坐标、字体颜色等。目前，车牌识别系统己经最广泛应用到包括智能交通违章监视管理（电子警察），高速公路不停车收费，车辆检测，停车场监控与管理等应用中，一方面，车牌识别系统本身是一个全数字化的智能系统，在它上面只要做不多的扩充，就可以衍生出一些其他功能。另一方面，即使是世界上很多研究机构和公司专门从事这方面的研发工作， 高可靠性，高性能和高识别率的车牌识别系统还待开发，LPR 系统发展迅速，出现了一些较为实用的产品。

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1.引言

智能交通是交通运输的智能化，是指将先进的信息技术、电子通讯技术、自动控制技术、计算机技术以及网络技术等有机地运用于整个今天运输管理体系而建立的一种实时、准确、高效的交通运输综合管理和控制系统。到目前为止，它的发展经历了智能交通系统和交通物联网系统两个阶段。本文基于国家相继制定相关政策法规和促进物联网系统的研究和应用时机，结合目前公路道路交通领域中的应用现状，指出智能交通系统和交通物联网系统之间的技术区别，以及在实际推广应用中对行业主管部门和用户带来的冲击和影响，并根据物联网系统的下一步发展趋势，进行积极地应对。

2.智能交通、智能交通系统和交通物联网系统的关系

智能交通是交通运输的智能化，是指将先进的信息技术、电子通讯技术、自动控制技术、计算机技术以及网络技术等有机地运用于整个交通运输管理体系而建立的一种实时、准确、高效的交通运输综合管理和控制系统。它的突出特点是以信息的采集、处理、、交换、分析、利用为主线，为交通运输参与者提供多样化的服务，本质上是利用高科技使传统的交通模式变得更加智能化，更加安全、节能、高效率。

智能交通系统的前身是智能车辆道路系统，它的主要特点是从功能到信息的应用模式，即形成由上而下的信息采集应用模式，由基本独立的交通运输业务功能域需求推动应用，基于应用需求构建各自的信息采集渠道。

智能交通系统“功能->信息”采集及应用模式会导致四大弊端：(1)功能系统推广成本较大，难以形成规模效益和可持续发展；(2)信息编码、通信接口标准不一，不能实现全国形成信息联网；(3)信息只是作为工具使用一次即作废，信息的潜在巨大资源价值没有挖掘利用；(4)交通运输要素信息的重复采集，导致社会资源浪费。

交通运输物联网是物联网技术在交通运输领域中的应用，目的是实现交通运输系统的智能化管理和最优化运行。具体来讲，交通运输物联网是基于RFID技术、传感网技术、泛在通信与网络等物联网技术，将交通要素唯一化接入互联网络，实现交通要素的互联互通，实时获取交通要素的运行状态和功能状况，通过实时仿真和决策，促使交通要素间的互动和协同运作，实现整个交通系统的智能化管理和最优化运行；同时利用对实时数据的运算处理，获取对社会大众有价值的交通运输信息，提升交通运输行业服务化水平，推进行业纵深化发展。

交通运输物联网能有效建立“信息->功能”应用模式，即基于云计算的由下而上的信息资源开发应用模式。交通运输物联网的各个组成系统和各种功能都是基于标准化的交通运输信息标识、采集及存储开发的。实时、全面、准确的交通信息是实现交通运输智能化的关键，也是交通运输物联网成功实施的重要前提和基本保障，是交通运输物联网的灵魂。实际上，在许多系统中采集的大量信息除了用于生产运营业务管理外，同时还可以服务于政府部门的宏观管理、数据统计和大众信息服务。

从智能交通、智能交通系统以及交通运输物联网三者的基本概念来看，智能交通系统和交通运输物联网都属于智能交通的范畴，它们都推动着交通运输的不断智能化，只是智能交通系统属于智能交通发展的第一个阶段，而交通运输物联网属于第二阶段。[1]

它们之间的主要区别简单归纳如表1。

3.智能交通系统和交通物联网系统目前在高速公路ETC领域上的技术应用特点

智能交通系统和交通物联网系统在高速公路ETC领域里都得到了很大的应用和发展。目前国内的不停车电子收费系统，从技术层面区分，主要分为两大派系，一类是基于DSRC技术为基础的5.8G有源电子终端现场业务交易系统，它属于智能交通系统的典型应用技术代表；另一类是以RFID技术为基础的无源电子标签后台业务交易系统，它属于交通物联网的典型应用技术代表。

3.1 基于DSRC技术的不停车电子收费系统

车辆进入RSU主机射频区以后，车载OBU设备被激活唤醒。接着车载OBU设备响应RSU主机的交易指令，经过多次的业务交易指令，先后完成了车载OBU设备的身份认证和扣款交易，如果交易成功，由现场控制单元进行相应的系列控制，从而完成抬杆放行[2]。

现场的交易信息经过几天或者若干时间后，通过网络将交易信息上传给后台的数据库，进行存储，如图1所示。

3.2 基于RFID技术的不停车电子收费系统

车辆进入RSU主机射频区以后，RFID电子标签被激活唤醒，接着RSU主机接收RFID电子标签发射的ID后，通过网络传输传递给智能处理层，后台系统进行业务交易，先后完成RFID电子标签的身份认证和扣款交易，如果交易成功，由现场控制单元进行相应的系列控制，从而完成抬杆放行如图2所示。

3.3 两种技术系统的应用比对

这两种不停车电子收费系统的技术路线在很多方面存在差异，如表2所示。

4.高速公路ETC领域上的技术发展趋势和应对策略

随着技术的迅猛发展，全球，包括中国，大力推动的物联网和云计算技术政策正在逐渐地深刻影响着高速公路ETC领域的技术应用，由此作为指导的行业管理部门和运营的高速公路运营单位需要进行相应地了解和采取相应的应对策略。

4.1 技术发展趋势

目前应用设备的技术发展趋势是应用终端简单化，无源化和免维护，业务交易通过网络传输和云计算技术，在后成处理。作为在高速公路ETC应用而言，仅仅需要获取车辆的ID即可，通过日益发达的网络传输，借助云计算技术等强大的功能，不仅可以完成最基本的电子收费，而且可以完成其它更多的功能，从而使得运营部门和主管部门把更多的精力放在行业的发展上。

作为目前炒来炒去的“车车间”和“车路间”通讯，都是以专用的车载OBU设备为载体，这种技术路线就是发展数据处理功能强大的设备终端，而这不是交通行业信息化部门制定标准并推动技术的优势。

随着技术的迅猛发展，以发展设备终端强大处理功能的技术路线，已经被“腾云（计算）驾物（联网）”的技术路线所取代。终端设备的发展趋势有以下特征：

A.显示屏折叠化，设备尺寸小型化

终端设备在不久的将来，显示屏会变得和计算机一样大，但是折叠的，这样设备将会小型化。

B.设备仅由RFID、显示屏和网络芯片三部分组成

设备具有一个代表自己身份的RFID，用手指在显示屏上完成所有的操作请求，通过网络芯片将请求通过网络传输以及云计算技术进行处理。

4.2 应对策略

目前越来越多的领域正在采用“物联网+云计算”的技术，因为这不仅是全球和国家推动的技术政策，确实也符合技术发展到一个新的阶段带来的相应变化。高速公路ETC的技术应用也不例外，物联网系统逐步会取代目前的智能交通系统。那么如何适应这个过渡阶段，采取什么样的策略哪？首先对于高速公路ETC的应用，可以考虑将以RFID为代表的物联网系统技术与以DSRC为代表的智能交通系统技术进行融合，及早进行准备，这样虽然每一个ETC收费口会增加3-5万元的RSU设备费用，但是却可以减少车载OBU的数目，让更多的车辆选用廉价的电子标签，从而让整个系统的费用迅速将下来。其次，对于“车车间”和“车路间”通讯，可以采用和工信部以及全国电子设备厂商合作的方式推动，将“车车间”和“车路间”的应用成为一个纯民间应用，激活民间的群智群力，这样才会像手机的发展一样，价格又低，功能又强，彻底摆脱由交通部门去发展信息产品的劣势。

5.结束语

交通运输物联网以面向交通要素的方式来实现整个交通运输领域物联，将整个交通系统看作交通工具（汽车、火车、飞机等）、交通对象（旅客、货物）以及交通基础设施（道路、铁路、港口、机场、航线等）所构成的整体，它们之间存在的功能交互构成了整个交通系统的功能域。高速公路ETC的技术发展趋势，也必然是按照这个思路和方向发展，从而提高高速公路安全监管及应急处置能力，提升社会经济效益。

参考文献

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中图分类号：C35 文献标识码： A

一、什么是智能交通系统（ITS）

智能交通系统（ITS）的英文全称是Intelligent Transportation System，是在比较成熟的交通基础设施之上，将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术及计算机技术合成运用而建立的综合交通运输管理系统。最初由美国在20世纪90年代提出并得到迅速发展，也是我国未来交通系统的发展方向。智能交通系统（ITS）可以提高现行交通系统的有效性和可控性，能有效减少事故、降低污染物的排放，从而建立一个高效、便捷、环保的综合智能交通体系。

二、我国智能交通发展的现状

我国从上世纪90年代开始重视并逐步开展智能交通系统（ITS）的研究，随着信息技术和计算机控制技术的的快速发展，我国加快了对智能交通关键技术的研究步伐。科技部从96年开始组织了一系列智能交通技术国际交流和合作，从而促进国内智能交通技术的研究和开发。

目前，中国的智能交通系统建设还处于初级阶段，在智能交通的规划上面应优先实施投资少，收益高的项目，比如：城市绿色交通通道、公共汽车有线通道（BRT）、地铁和公共汽车的智慧卡收费和收费数据库互联、城市交通监控与管理等。

三、目前我国智能交通存在的主要问题

（一）、我国产业链、技术创新、研发严重脱轨

以前我国智能交通研发没有形成产业链，由国家资助研究的智能交通领域项目没有产业化，更不要谈应用了。而西方发达国家却早已形成了智能交通系统相关产业链，并规模化生产。目前，我国智能交通企业群体虽然数量众多，多达2000多家，但只是局限于系统集成，而且技术含量不高。在技术创新、规模、品牌和未来主导方向等方面的企业相对缺乏。这是“十二五”期间国家重点扶持和亟待解决的问题。

（二）、智能车路协同技术和智能车载系统的研究才刚刚起步

目前国内智能车载系统还处在初期发展阶段，主要从国外引进应用系统。智能车路协同技术的研究也是刚刚开始，对环境的感知技术，尤其是在高速状态下对远距离环境的感知和传感器在网络化条件下对环境信息的感知尚缺乏有效手段。我国在基于多传感器集成复杂驾驶环境感知技术、以安全和舒适度为目标的具有增强“感官”性能的辅助安全驾驶技术、综合性车载信息服务平台技术、以及基于网络的三维全景导航技术等方面与国外同行还存在很大的差距。

（三）、智能化交通控制技术基本上依赖进口

目前国内城市交通控制系统产品几乎完全从国外进口，典型产品包括SCOOT、SCATS以及RHODES系统。经过实际应用这些系统并不适合中国特有的交通模式。特别是我国大城市交通网络极为复杂、车多人多，需要符合本地实际需要的智能化交通控制技术体系。只有建立起符合中国国情的智能化交通体系，才能真正有效缓解城市交通拥堵，改善交通环境。

四、中国智能交通发展战略研究

（一）、大力培养和引进智能交通技术人员

目前，我国智能交通技术人才缺编严重，亟需大量相关技术人才。能否建立起相关人才体系，是保证我国智能交通建设发展壮大的关键。因此，我们要以相关高校及科研单位为依托，及时向国外同行开展技术交流活动，通过开展相关重点科目的研究，为我国智能交通系统培养高质量的智能交通专业人才。

（二）、积极推动智能交通技术产业化

要想更好的发展一项技术，重要的途径就是将其产业化，智能交通技术的发展也不外乎如此。我国要逐步建立相关新技术推广转化机制和专利保护机制，建立便于智能交通科研成果转化平台，使其能够尽快转化为经济和社会效益。要尽快把目前已经成熟的、具有强大市场潜力的智能交通新技术加快推广应用，化技术为成果得以实际应用。

（三）、针对智能交通成立相关技术管理机构，建立健全行业标准规范，有效整合行业资源

目前，我国智能交通技术的研究开发还没有全国统一的领导机构，而国外却早已成立。如日本的VERTISITS、美国的 America及欧洲的ERTICO组织，负责统一制定本国智能交通的发展战略及行业技术标准。通过相关机构，加强智能交通发展上的宏观调控，整合优势资源，减少局部冲突和资金浪费。我国综合运输体制建设已逐见成效，但相关政府管理智能还各自为政，各种运输方式、各地政府管理智能还不够明确，在某些方面还存在土政策、图标准。这些因素非常不利于智能交通系统的发展。因此我国要尽快建立国家级智能交通系统管理机构，领导推进全国智能交通系统的协调发展。

综上所述，随着我国工业化与城市化进程的快速发展，我国路网结构日趋强大完善。智能交通技术的实施给我国日益严重的交通压力带来了希望。智能交通技术的应用将进一步增强道路安全、提高运行效率同时降低交通给环境带来的负面影响。智能交通技术的蓬勃发展也将促进相关行业进行产业升级，带动相关产业发展，优化国家产业布局，促进经济和社会发展。

参考文献：

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[2] 严新平，吴超仲，中国智能运输系统发展现状与趋势[J].交通企业管理，2001（11）：57-59.

[3] 陈超，吕植勇，付珊珊，彭琪.国内外车路协同发展现状综述[J].交通信息与安全，2011，1（29）；102-105.

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我国经济目前处于快速的发展过程中，交通事业及其机动化水平也得到了迅速的发展，但在此背景下我国的交通发展存在很多问题，很多城市的交通流量都在与日俱增，交通堵塞、事故等经常发生。为了解决当下交通事业发展的困难局面，我国有些城市已经开始建立和应用智能化交通系统，以此实现城市交通的顺畅运行。在智能交通系统的应用中，图像处理技术应用比较广泛，具有重要的现实意义及广阔的发展前景。

1 智能交通的概述

智能交通系统，目前在全球很多国家得到了广泛的应用，是很多国家发展交通事业及运输事业过程中的重点关注对象。我国目前经济发展速度较快，相关的科学技术也在不断深化发展的过程中，在此背景之下，智能交通系统在我国也处于快速发展的趋势下，在很多城市得到了较好的应用，具有极强的应用前景。智能交通系统，是基于完善道路设计建设的基础上发展而来的，该系统主要应用了信息技术、智能技术、电子技术、地理技术、图像处理技术、传感器技术等多种不同的先进技术。其中，图像处理技术在智能交通系统中的应用最为广泛，也最具重要价值。这些先进技术的应用，使得智能交通系统成为了一种先进、准确、实时的交通系统，可以带动交通事业与运输事业向智能化方向发展。

智能交通系统的发展与应用，不仅可以提高地面交通的效率，还可以使现有的交通基础设施得到最为广泛和高效地应用，也能保证交通安全。应用智能交通系统之后，人力、物力、财力投入都会出现明显的下降，与传统模式的交通系统相比，具有较好的社会价值与经济意义。此外，应用智能交通系统，还可以实现对车辆运动状态下的行为分析，保证分析工作的准确性，对于交通部门的工作也有积极的促进作用。

2 图像处理技术在智能交通中的应用

笔者在上文已经提到，智能交通系统在具体的应用过程中，需要很多先进技术给予支撑，其中，图像处理技术的应用最为广泛，是智能交通系统应用的所有技术中最为关键的技术之一。下面将对图像处理技术在智能交通中的应用作简要分析：

2.1 车牌识别

在智能交通系统中，图像处理技术的应用首先就体现在车牌识别中。车牌识别是智能交通系统的主要构成，可以帮助车辆管理部门对车辆进行合理、高效的管理，提高工作人员的具体效率。目前，车牌识别主要应用于停车场管理、小区管理、高速公路系统等主要方面。

车牌识别，主要是对路面运行的车辆进行监控拍摄，提取其车牌的主要信息，如汉字字符、英文字符、颜色、数字等。在对这些信息进行处理的过程中，需要对图像进行采集、预处理、最终识别。车牌识别的应用，需要相关的部门安装数字设备、摄像系统、计算机系统等，在此基础之上对车辆进行图像信息采集，之后对采集到的信息进行预处理，找出车牌在图像中存在的具置，将所有信息进行提取，并分析信息中的所有要素，最终识别出车牌的真实信息及真实号码。

车牌识别在具体的应用过程中，图像、照片的质量会受到很多外界因素的影响，如日照因素、降雨、车辆运行速度等。在这些不同的外界因素影响下，车牌识别系统所采集到的车牌信息经常会出现模糊、看不清、重叠等问题，对于后续的识别工作有严重的负面影响。因此，在进行正式的车牌识别工作之前，工作人员应当着重对车牌图像进行预处理，如对图像进行灰化、二值化、校正等，保证车牌识别的准确程度。我国目前虽然也应用图像处理技术进行车牌识别工作，但是我国车牌的格式相对繁多，背景也比较复杂，缺少较好的统一性，因此存在识别不清等问题，需要有关部门对此进行进一步合理改善。

2.2 信息采集

在智能交通的发展与应用过程中，工作人员还可以利用图像处理技术进行信息采集，以保证智能交通系统得到高效、稳定的运行。

某市交通部门在开发智能交通系统之后，利用图像处理技术对交通信息进行合理的采集。工作人员通过对该技术的具体操作，获取道路交通运行过程中方方面面的运行信息，如具体的车流量、车辆运行速度、车辆类型、道路交通密度等。图像处理技术在采集这些相关信息之后，就将图像立即传回到工作人员及分析人员的电脑上，分析人员就可以据此获取交通运行的确切信息与实际状况，从而保证交通管理部门对道理交通进行合理、高效的管理，并及时发出预警信息与诱导信息，对道路交通运行中的车流进行调节与疏导，避免交通出现严重拥堵，实现道理交通的顺畅运行。该市交通部门发现，在应用图像处理技术进行信息采集与分析之后，道路交通管理部门的工作效率得到了明显的提高，该市的交通拥堵问题也得到了合理解决。

2.3 车辆检测

图像处理技术在智能交通中的应用，除了车牌识别之外，还可用于车辆检测工作。目前，车辆检测的主要方法有背景差检测法、边缘检测法、帧差法、模型法等。这四种检测方法都可用于进行车辆检测，并具有较好的检测效果。目前，在智能交通的应用与发展过程中，图像处理技术的一个主要的应用方向便是被用于车辆检测。

智能交通应用图像处理技术进行车辆检测，在某种程度上是基于车牌识别工作才得以进行的。智能交通系统在采集到车辆信息之后，图像处理技术就可以通过对车牌等车辆的主要信息进行合理、高效的识别，以此实现对车辆的实时检测。

2.4 在电子警察中的应用

图像处理技术在智能交通中的应用，还可以体现在电子警察的应用方面。电子警察是智能交通系统的重要组成部分，可以在某种程度上代替警察进行工作，不仅可以保证工作的高效性，还可以提高工作的合理性。图像处理技术在电子警察中的应用，主要可以分为以下几个方面：图像滤波技术、图像编码、图像识别、图像加密等。

图像滤波技术主要指的就是图像处理技术可以将拍摄到的视频画面中的噪声等严重的干扰源进行合理清除，在此基础上将视频图像中的有效信息进行高校提取。视频编码，主要就是利用相应的编码技术对智能交通系统拍摄到的视频图像进行二次编码，以此保证图像可以满足具体的通信需求。图像加密，主要用于对视频图像进行密码，也可以添加其它的保密手段，保证视频图像的安全性。

某市交通部门在开发和利用了智能交通系统以后，将电子警察与智能交通系统相结合。该市的电子警察，由于应用了比较先进、关键的图像处理技术，因此不仅可以做到对车辆、行人进行视频拍摄，还可以对拍摄好的视频进行分析、加密、编码等。该市交通部门的管理者发现，电子警察在应用图像处理技术之后，工作效率得到了明显提高，对于该市的交通事业发展起到了积极的促进作用，也带动了该市智能交通系统在未来的深化发展。

2.5 障碍物检测

除了上述几种应用方向之外，图像处理技术在智能交通中的应用，还包括了障碍物检测这一主要内容。在交通系统中，障碍物主要包括了车辆行驶过程中前方道路的行人、自行车、电动车、其它机动车及交通标识等。图像处理技术在障碍物检测中的应用，主要是利用了立体视觉检测、背景运动检测分析、光流检测等主要方法。在进行检测的过程中，图像处理技术主要是基于对摄像头拍摄到的视频画面等进行细致分析，看道路前方何处存在障碍，并及时将障碍情况提示给司机等人。目前，这几种主要的障碍物检测方法在智能交通系统中都得到了相对较好的应用，效果也比较理想，对于图像处理技术的深化革新及智能交通系统的再发展可以起到强有力的推动作用。

3 结语

智能交通的发展与应用，不仅可以解决现存的交通问题，更可以带动我国交通事业在未来的发展。在智能交通的应用过程中，图像处理技术得到了比较广泛的应用，可以用于车牌识别、字符分割等。图像处理技术的应用，不仅给予智能交通发展应有的支持，也提高了智能交通的应用效率，保证智能交通的应用收到实际效果。相关部门及人员若想保证智能交通得到深化发展，就一定要重视图像处理技术的应用效果及其应用质量。

参考文献

[1]谢海斌.智能交通中图像处理技术应用的研究[J].电子技术与软件工程，2015（19）.

[2]崔立岩.智能交通中图像处理技术应用的研究[J].通讯世界，2014（08）.

[3]陈宁宁，尹乾，周媛，高丽娜.数字图像处理技术在智能交通中的应用[J].电子设计工程，2013（03）.

[4]姜旭，朱灿焰.视频处理技术在智能交通系统的应用[J].通信技术，2010（01）.

[5]张利峰.面向智能交通的图像处理技术与应用[J].金陵科技学院学报，2010（04）.

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