智能交通的四大重点任务是

问题描述

精选答案

1、适应的图像像素越来越高曾经高清视频的视频分析是整个视频分析技术的瓶颈，高像素的视频流对视频运算和前端设备的承载能力有很高的要求，经过几年时间的技术发展，这一瓶颈已经得到解决，现在智能交通各系统已基本都使用高清摄像机为基础数据源。在以后的技术发展中，摄像机的像素还会越来越高，从目前主流的200万、500万像素向更高清发展，视频分析技术也会随之适应相应的前端设备。

2、视频分析的维度越来越宽，目前视频分析技术主要应用在交通行业电子警察系统(包括车辆综合违章抓拍)、卡口系统、动态车流监测系统。各系统中视频分析的数据基本固定，如电子警察系统主要是检测车辆经过监测点、判别车辆闯红灯、违章变道压线等各种违章行为，卡口系统中主要是识别车辆牌照，动态车流监测系统主要是统计交通断面的交通流信息。在今后的技术发展中，视频分析的数据维度会越来越宽，包括复杂的交通行为分析、车身颜色识别、车标车型识别、驾驶人员人脸识别等等。

3、前端硬件设备越来越智能在刚进入高清时代的时候，高清摄像机的视频分析基本上是一台摄像机配备一台工控机来进行视频运算，然后发展到几台(两台到四台不等)摄像机配备一台工控机。现在卡口电警系统里的视频分析已经不需要配备工控机，直接把视频算法写入摄像机内，由摄像机来完成此项工作，这除了得益于摄像机内置处理器性能的提高外，视频分析技术的智能化发展尤为重要。在以后的产品和技术发展中，视频分析技术对前端设备的要求会越来越低，配置在前端的设备会越来越少，而且越来越智能，承载的功能会越来越多。

4、视频运算的稳定性越来越高视频分析技术的稳定性一直是发展的难题，尤其是道路车辆行进速度快，交通行业本身对检测精度又很高，所以有些应用一直处在试用阶段，比如高速路段的车辆检测采用线圈或雷达检测为主视频为辅的方式，视频测速不作为交通超速违章处罚依据等等。在将来视频分析技术进一步发展后，势必会越来越稳定，检测精度越来越高，将全面取代其他其他复合检测手段。