隨著技術的發展，機器視覺技術在交通各領域都發揮著越來越重要，而且應用廣泛。下面成都西旺小編為您講解機器視覺在交通中的應用:

一、應用于視頻檢測

視頻檢測是交通信息采集和交通事件檢測領域較新的技術，是一種融合視頻圖像處理、模式識別及數據通信等多項技術為一體的計算機視頻監測技術。它的目標就是用數字圖像處理和計算機視覺技術，通過分析交通圖像序列來對車輛、行人等交通目標的運動進行檢測、定位、識別和跟蹤，并對目標的交通行為進行分析、理解和判斷，從而完成各種交通流數據的采集、交通事件的檢測，并盡快進行相應處理。此檢測的準確性主要取決于目標物的準確獲取。首先對獲取的原始圖片進行預處理，去除原圖片的干擾噪聲，保留有用信息；其次進行運動目標的分割，通過當前圖像與背景圖像的相應像素的灰度差異進行分割。可采用Otsu閾值法，檢測規則為:

有了目標還應該進行識別，需要對目標的特征進行提取和描述，如幾何特征、拓樸特征和紋理特征等；最后再考慮機器視覺中的場景標定因素，就可以對目標進行決策分類，完成目標檢測與識別。圖像處理的流程圖如所示。視頻的交通事件和參數檢測系統有高度的網絡化和智能化，實現了遠程監控和設置。

圖表1-圖像處理流程圖

二、應用于智能車輛安全保障系統

安全是圍繞汽車的永恒主題。隨著公路交通特別是高速公路交通的飛速發展，交通事故特別是惡性交通事故呈不斷上升趨勢，交通安全越來越受到廣泛關注。機器視覺系統在智能車輛研究領域應用廣泛，主要用于路徑識別與跟蹤、障礙物識別、駕駛員狀態監測、駕駛員視覺增強等。

目前，在智能車輛機器視覺領域研究中處于前沿的主要有德國的UBM大學、意大利Broggi教授領導的課題組、美國國際科技應用公司等。德國UBM大學Dick-manns教授領導的智能車輛研究小組一直致力于動態機器視覺領域的研究，研制的EMS-Vision視覺可較好地模擬人眼功能。

三、應用于識別車牌識別

車牌識別技術（VLPR）是計算機視覺和模式識別技術在現代智能交通系統中的一項重要研究課題，是實現交通管理智能化的重要環節。由于每一部汽車都有唯一的車牌號碼，通過攝像機所拍攝的車輛圖像進行車牌號碼的識別，能夠有效的了解路面的動態和每部汽車的適時情況。其步驟主要為獲取原圖像，圖像預處理，車牌定位，字符分割和字符識別。

隨著圖像處理技術的日趨成熟，更多算法的融入綜合，使得車牌識別技術逐漸成熟。單一算法很難達到良好的識別效果，只有多種方法結合，才能實現車牌識別的高效性和準確性。

四、應用于前方道路邊界及車道標識識別

過去的10多年里，有些國家已經成功開發了一些基于視覺的道路識別和跟蹤系統。其中，具有代表性的系統有：LOIS系統、GOLD系統、RALPH系統、SCARF系統和ALVINN系統等。近年來，國內外一些學者又提出了很多基于視覺的道路邊界和車道標識識別方法。

概括地說，道路邊界及車道標識識別方法基本上可歸結為兩大類方法，一類為基于特征的識別方法，另一類為基于模型的識別方法。基于特征的識別方法主要是結合道路邊界圖像的一些特征（顏色特征、灰度梯度特征等）從所獲取的圖像中識別出道路邊界。基于特征的識別方法可分為：基于灰度特征和基于彩色特征的識別。目前應用較多的是基于灰度特征的識別方法。