跟着技能的开展，机器视觉技能在交通各范畴都发挥着越来越重要，并且使用广泛。下面成都西旺小编为您解说机器视觉在交通中的使用:
一、使用于视频检测
视频检测是交通信息收集和交通事情检测范畴较新的技能，是一种交融视频图画处理、模式辨认及数据通信等多项技能为一体的计算机视频监测技能。它的方针便是用数字图画处理和计算机视觉技能，经过剖析交通图画序列来对车辆、行人等交通方针的运动进行检测、定位、辨认和盯梢，并对方针的交通行为进行剖析、了解和判别，然后完结各种交通流数据的收集、交通事情的检测，并赶快进行相应处理。此检测的精确性首要取决于方针物的精确获取。首要对获取的原始图片进行预处理，去除原图片的搅扰噪声，保存有用信息;其次进行运动方针的切割，经过当时图画与布景图画的相应像素的灰度差异进行切割。可采用Otsu阈值法，检测规则为:
有了方针还应该进行辨认，需要对方针的特征进行提取和描绘，如几许特征、拓朴特征和纹路特征等;最终再考虑机器视觉中的场景标定要素，就可以对方针进行决议计划分类，完结方针检测与辨认。图画处理的流程图如所示。视频的交通事情和参数检测体系有高度的网络化和智能化，完成了长途监控和设置。
图表1-图画处理流程图
二、使用于智能车辆安全保障体系
安满是环绕轿车的永久主题。跟着公路交通特别是高速公路交通的飞速开展，交通事故特别是恶性交通事故呈不断上升趋势，交通安全越来越遭到广泛重视。机器视觉体系在智能车辆研讨范畴使用广泛，首要用于途径辨认与盯梢、障碍物辨认、驾驶员状况监测、驾驶员视觉增强等。
现在，在智能车辆机器视觉范畴研讨中处于前沿的首要有德国的UBM大学、意大利Broggi教授领导的课题组、美国世界科技使用公司等。德国UBM大学Dick-manns教授领导的智能车辆研讨小组一向致力于动态机器视觉范畴的研讨，研发的EMS-Vision视觉可较好地模拟人眼功用。
三、使用于辨认车牌辨认
车牌辨认技能(VLPR)是计算机视觉和模式辨认技能在现代智能交通体系中的一项重要研讨课题，是完成交通管理智能化的重要环节。因为每一部轿车都有仅有的车牌号码，经过摄像机所拍照的车辆图画进行车牌号码的辨认，可以有用的了解路面的动态和每部轿车的当令状况。其过程首要为获取原图画，图画预处理，车牌定位，字符切割和字符辨认。
跟着图画处理技能的日趋老练，更多算法的融入归纳，使得车牌辨认技能逐步老练。单一算法很难到达杰出的辨认作用，只要多种办法结合，才干完成车牌辨认的高效性和精确性。
四、使用于前方路途鸿沟及车道标识辨认
曩昔的10多年里，有些国家现已成功开发了一些根据视觉的路途辨认和盯梢体系。其间，具有代表性的体系有：LOIS体系、GOLD体系、RALPH体系、SCARF体系和ALVINN体系等。近年来，国内外一些学者又提出了许多根据视觉的路途鸿沟和车道标识辨认办法。
概括地说，路途鸿沟及车道标识辨认办法基本上可归结为两大类办法，一类为根据特征的辨认办法，另一类为根据模型的辨认办法。根据特征的辨认办法首要是结合路途鸿沟图画的一些特征(色彩特征、灰度梯度特征等)从所获取的图画中辨认出路途鸿沟。根据特征的辨认办法可分为：根据灰度特征和根据五颜六色特征的辨认。现在使用较多的是根据灰度特征的辨认办法。
