汽车牌照作为追踪目标，通过应用视频图像识别方式，对车牌的颜色、号码以及其他特征进行识别，通过将计算机视觉技术与模拟识别技术进行融合，然后应用于交通管理中，可提升交通智能化水平。车牌识别系统的应用流程如图1所示，具体包括图像预处理、车牌定位、字符分割以及识别。其中，在图像预处理过程中，需要对已经获得的图像信息进行滤波和边界增强，便于后期图像处理。车牌定位指的是从图像中选定车牌区域，然后做好标记，从图像复杂的背景中分割出车牌图像区域，以此作为车牌识别的基础，这也是保证车牌识别质量的关键。在车牌识别中，字符分割至关重要，在获得车牌区域图像后，不仅需要对其进行单字符分割，同时还需要对这一区域的图像信息进行二值化处理，在二值化处理过程中，需要将已经获得的灰度图像转变为二值图像，此时图像只有黑色和白色两种灰度值。需要注意，在车牌识别过程中，边缘信息识别准确性对于车牌识别结果会产生较大影响，因此，在对车牌区域图像进行二值化处理过程中，应该尽量保持车牌原有的几何特征。
3.2 闯红灯检测方面
随着工控机技术的快速发展，闯红灯监视系统发展迅速，视频图像的分辨率也不断提升。在闯红灯检测系统的设计过程中，可采用专业的视频图像检测技术，在车辆运行过程中，发出车辆经过信号，综合红灯信号即可判断出车辆是否有闯红灯行为，如果发现车辆有闯红灯行为，则可以自动捕捉到车辆违章现场视频图像。对于所有捕捉到的车辆运行现场违章地点、时间和视频图像信息，可由交通管理人员定期取回，另外，也可以通过Internet网或者PSTN网，将视频图像信息运输到交通监控中心，通过应用相关系统，显示出视频图像信息，并对车辆图像进行筛选，判断车牌号，记录下所有的违章信息，并对有用信息进行打印和管理，便于后期查询。闯红灯检测系统的应用原理如图2所示。
3.3 超速检测方面
在交通车辆超速行驶监控管理中，通过应用视频图像处理技术，可以对车辆的行驶状态进行监控管理，该系统的组成与闯红灯监控系统大致相同，与当前的雷达监控系统和超声波监控系统相比，其应用优势主要体现在以下几点：第一，在该系统中融合应用计算机技术、网络通信技术以及传感器，工作效率较高，有利于提升检测工作效率，同时减小劳动强度。第二，通过采集车辆违章的视频数据，可对车辆行驶现场进行记录，具体包括车牌号、车辆实际行驶速度、行驶路段的限制时速等等。第三，在该系统中应用彩色CCD，可以获得车辆行驶的彩色视频图像，区分出不同颜色的牌照信息，车牌信息的识别率比较高，有利于避免车牌识别不准确所造成的误判问题。第四，通过采用彩色CCD以及多路视频切换装置，可构建视频车检系统，其在实际应用中安装方式便捷，并且应用成本比较低，可被广泛应用于各个场合中。第五，该系统具有良好的视频图像存储功能，其应用高清晰、高倍率的图像压缩技术，通过采用一个常规硬盘，即可记录大量车辆的行驶图像信息。第六，在系统应用中，可应用电话线或者无限通信的方式，对视频图像信息进行压缩和传输。
3.4 道路实时监控方面
现如今，城市化进程不断加快，道路工程建设数量和规模越来越大，但是交通拥堵的问题依然比较常见。在道路的各个交叉路口中，可应用智能交通系统中的监控技术，对拥堵路段的交通量进行实时监控，然后结合实际情况发出预警，进而保证道路交通通畅。在各个路口中设置实时监控设备，一旦发生交通事故，即可从系统中调取有用视频数据，便于对交通事件进行处理，及时确定事件的发生规模、发生时间和发生地点，为交通安全管理奠定基础。
3.5 虚拟卡口方面
在虚拟卡口中，也可以应用视频图像处理技术，对行人和行驶的车辆进行准确计算，首先，其在实际应用中，可以获得前景区域的稠密光流场，然后对其进行分类处理，对各类信息数据进行积分计算，获得行人和车辆的具体数量信息，应用方式灵活。
3.6 障碍物检测方面
在智能交通中，视频图像处理技术不仅可以被应用于上述多个方面，而且还可以应用于障碍物检测中。在交通运行中，障碍物包括车辆行驶前方的行人、电动车、交通标识等等。通过应用立体视觉检测方式、光流检测方式以及背景运动检测方式，可對摄像机所拍摄到的视频图像进行高效处理，判断车辆行驶前方是否存在障碍物，然后将障碍物信息传递给驾驶员或者行人。现如今，障碍物检测技术已经被广泛应用于智能交通中，有利于推进交通系统的可持续发展。
4 智能交通中的视频图像处理技术的发展趋势
视频图像处理技术有利于推进智能交通发展，提升交通管理水平，但是，其在运行过程中还存在很多不足，比如，在恶劣的天气环境下，摄像头很难捕捉到清晰的视频图像资料，这样就会增加图像处理难度。另外，在对超速行驶的车辆进行拍摄时，可能会出现车牌重叠或者模糊的问题，这样就会很难依据图像信息，对超速行驶者进行惩罚。对于上述各类问题，应注意加强对视频图像处理技术方面的研究，采用具有较高透光率的摄像头，交通管理部门应该统一规划车牌的尺寸、背景等等，便于摄像头对行驶车辆的车牌信息进行识别。在车牌的制造方面，应该采用先进的防伪技术以及检测技术，可以在车牌中植入芯片，便于摄像头及时捕捉到车牌情况。只有加强技术研究，将先进技术应用于智能交通和视频图像处理中，才能够促进交通行业的稳定发展。
5 结 论
现如今，城市交通压力不断提升，交通管理难度越来越大，在交通管理中，需要应用各类信息技术、计算机技术等，随着视频图像处理技术日渐完善，通过将其应用于智能交通中，可进行车牌识别、闯红灯检测、车辆超速检测、字符分割、道路实时监控、车辆检测、虚拟卡口和障碍物检测，有利于提升交通管理水平，促进交通行业可持续发展。
参考文献：
[1] 陈宁宁，尹乾，周媛，等.数字图像处理技术在智能交通中的应用 [J].电子设计工程，2013，21（3）：10-11+14.
[2] 王磊.探讨智能交通系统中视频图像处理的车辆检测 [J].城市建设理论研究（电子版），2015，5（32）：1301-1302.
[3] 马怀志.基于视频图像处理技术的车流量检测系统的设计与研究 [J].长春工程学院学报（自然科学版），2015，16（4）：104-107.
作者简介：尚金生（1984.08-），男，汉族，甘肃武威人，工程中心技术总监，副高级职称，本科，研究方向：电子信息技术在智能安防系统中的应用。
