第一篇：智能交通技術應用

智能交通技術應用

現如今，科技飛速發展，對交通的要求越來越高，應運而生的便是只能交通技術，什么是智能交通技術？智能交通系統是將先進的信息技術、通訊技術、傳感技術、控制技術以及計算機技術等有效地集成運用于整個交通運輸管理體系，而建立起的一種在大范圍內、全方位發揮作用的，實時、準確、高效的綜合的運輸和管理系統。只能交通技術的廣泛應用給社會帶來了許多經濟效益：

（1）提高交通運輸系統的安全水平，減少阻塞；

（2）增加交通運輸的機動性；

（3）降低交通運輸對環境的影響；

（4）提高交通運輸的通行能力和機車車輛、飛機運輸生產力和經濟效益。利用現代科技，信息論與信息技術、通信技術、計算機管理技術與網絡和GPS和GIS技術，設計到工業、農業、國防、航天等重要的交通領域。

專用短程通信的服務包括：停車系統； 車輛收費系統；商業車輛的路邊服務；固定路線的公交系統；交通檢測；交叉口防撞車系統；車載顯示與司機咨詢。

第二篇：RFID技術在智能交通領域的應用

RFID技術在智能交通領域的應用

當今隨著社會經濟的發展，城市化進程加速，人口迅速向城市遷移聚集。人口、車輛數量不斷的增長，但是有限的可用土地以及經濟要素的制約卻使得城市道路擴建增容有限，因此不可避免的帶來一系列的交通問題。當今世界各地的大中城市無不存在著交通問題的困擾。交通擁堵使得人們每天將大量寶貴的時間消耗在路上、車中，同時也導致商業車輛在交通運輸中延誤，增加了運輸成本。交通事故率也不斷上升，每年都會帶來巨大的人員傷亡和經濟損失。據美國有關部門預測，到2020年，美國因交通事故造成的經濟損失每年將會超過1500億美元，而日本東京目前因交通擁堵每年造成的經濟損失為1230億美元。為解決日益嚴重的交通問題，各國政府采取各種措施，如對汽車課以重稅限制汽車的數量，實施交通管制等來加強管理。但是在做過各種嘗試，花費了巨大的管理成本后，交通狀況依然難有根本改觀。

人們逐漸認識到交通系統是一個復雜的綜合性系統，單獨從道路或車輛的角度來考慮，都將很難解決交通問題，必須把車輛和道路綜合起來，考慮如何在有限的道路資源條件下，提高道路資源的利用率，這才是解決問題的關鍵。同時自上世紀后期以來信息技術的迅猛發展和廣泛應用也給以上的解決思路提供了有效的技術手段支持。在這樣的背景下，智能交通的概念應用而生，成為研究應用的熱點。

所謂的智能交通系統是指將先進的信息技術、電子通訊技術、自動控制技術、計算機技術以及網絡技術等有機地運用于整個交通運輸管理體系而建立起的一種實時、準確、高效的交通運輸綜合管理和控制系統。它是由若干子系統所組成的，通過系統集成將道路、駕駛員和車輛有機地結合在一起，加強三者之間的聯系。借助于系統的智能技術將各種交通方式的信息及道路狀況進行登記、收集、分析，并通過遠程通訊和信息技術，將這些信息實時提供給需要的人們，以增強行車安全，減少行車時間，并指導行車路線。同時管理人員通過采集車輛、駕駛員和道路的實時信息來提高其管理效率，以達到充分利用交通資源的目的。

RFID作為一種新興的自動識別技術，由于具有遠距離識別、可存儲攜帶較多的信息、讀取速度快、可應用范圍廣等優點，非常適合在智能交通和停車管理方面使用。目前RFID已經在交通領域開始逐步成功推廣應用，并且取得了良好的社會和經濟效益，其應用前景為業內人士一致看好。在智能交通領域，RFID主要應用在以下方面：

（1）、電子不停車收費（ETC）

電子不停車收費系統（Electronic Toll Collection，簡稱ETC）是一種用于公路、大橋和隧道的電子自動收費系統。它應用RFID 技術，通過路側天線與車載電子標簽之間的專用短程通訊，在不需要司機停車和其他收費人員采取任何操作的情況下，自動完成收費處理全過程。不停車收費涉及交通基礎設施投資的回收，又是緩解收費站交通堵塞的有效手段，而且在使用中收費卡的用量又很大，因此各個國家都優先投入不停車收費系統應用系統的開發，并且積極推廣，目前在歐美應用已經比較成熟，普遍，我國也已經在廣東、四川等地的高速公路上投入應用。通過應用不停車收費系統可以提高通過效率，防止收費站交通“瓶頸”的發生，同時通過RFID技術實現無人為干預的收費，有效地遏制了偷逃過路費，收費人員玩忽職守、循私作弊等行為，同時降低收費站的管理成本，更快地收回基礎設施的投資。

（2）海關碼頭電子車牌系統(EVI)： 數量巨大的貨物在港口碼頭及海關的裝卸、進出港、通關，相當大的部分是用車輛作為運輸的手段。因此在港口碼頭及海關往來的車輛眾多，且可能屬于海關、船公司、船代公司、貨代公司、港務局、集裝箱場站等不同行業的不同單位，如果不采取統一的措施很難調度管理，給通關及貨物的流轉帶來很大的困難。采用RFID技術來實現的電子車牌管理系統能有效的解決這一問題。

該系統通過對往來的車輛統一管理登記、發放車載電子標簽，并在關鍵的出入監控點安放RFID識讀設備，可以使安裝電子車牌的監管車輛在通過監控通道時，可以被識別系統準確及時的識別，以完成車輛數據采集的要求。同時采用無線通訊等信息技術將采集到的車輛信息提交管理系統，來完成車輛身份的確認、以及查詢和統計，調度等功能。通過應用海關碼頭電子車牌系統可以有效提高海關車輛通行能力，實時統計監測車輛信息，防止誤檢、漏檢，提高通關效率，同時可以阻止組織偷竊、打擊走私等行為。

（3）、城市交通調度管理系統（TMS）：

車輛調度管理系統是智能交通系統的核心組成部分，采用先進的信息通訊技術，收集道路交通的動態、靜態信息，并進行實時地分析，并根據分析結果安排車輛的行駛路線，出行時間，以達到充分利用有限的交通資源，提高車輛的使用效率，同時也可以了解車輛運行情況，加強車輛的管理。

RFID技術可以作為交通調度系統信息采集的有效手段，在交通調度管理系統中得以應用。比如利用將RFID應用于公交車場管理系統，可以實現公交車進出站，信息自動、準確、遠距離、不停車采集，使公交調度系統準確掌握公交停車場公交車進出的實時動態信息。通過實施該系統可有效提高公交車的管理水平，對采集的數據利用計算機進行研究分析，可以掌握車輛運用規律，杜絕車輛管理中存在的漏洞，實現公交車輛的智能化管理，提升城市形象。同時采用RFID作為技術手段具有很高的經濟性，與全球衛星定位系統（GPS）等技術相比具有安裝方便、適應性強、成本低，車輛無需改造等特點。同時一些地區和城市也開始將RFID應用于垃圾運輸車輛、危險品運輸車輛等特殊服務車輛的調度和管理。通過在車上安放電子標簽，在特定路段的監控點放置識讀設備來監控車輛是否按照規定的路線行駛、在有泄漏等情況出現時及時發現事故車輛。

（4）、電子注冊管理（EVR）：

車輛的注冊登記以及牌照管理一直以來都是交通管理部門的管理重點也是難點所在，黑車、假牌照等問題始終都沒有得到根除。但是新技術也許會變得簡單，采用RFID技術實現車輛電子注冊管理系統就是有效解決這一問題的方法之一。車輛注冊登記后加載RFID電子車牌，由于每個標簽都有一個全球唯一的ID號碼——UID，UID是在制作芯片時放在ROM中的，無法修改，所以可以實現防偽功能。同時標簽可以被遠距離識別，無需停車及認為干預就可以監查，因此可以規范車輛管理手段，加強對車輛的監查力度，實現車輛年檢的智能化管理，加強對非法車輛的打擊力度。現在該系統已經在軍車等方面得到應用，取得了良好的社會和經濟效益。

（5）、基于RFID的車輛智能稱重系統

通過將稱重系統和遠距離RFID自動識別技術結合可以實現基于車輛的智能稱重系統。該系統在原有稱重管理系統上附加了采用遠距離RFID自動識別實現的對稱重車輛的自動識別功能，并將自動采集到的稱重車輛信息合并到稱重管理系統中。應用智能稱重管理系統可提高稱重效率，減少車輛在待檢處的停留等待，同時通過車號自動識別和精確計量可有效地防止了人為舞弊給帶來的經濟損失。此外，系統實施后還大大降低了工作人員的勞動強度和人工稱重的失誤率。因此基于RFID的車輛智能稱重系統實現了識別、計量、監控的完美結合。該系統可以靈活應用到交通運輸的很多方面，如在高速路口自動稱重以治理超載，在碼頭等物資集散地可以加快車輛計重速度，減少擁堵等，具有巨大的應用價值。

第三篇：智能交通行業應用前景

上海, 2009年7月21日-中國的智能交通系統的研發最早可以追溯到20世紀80年代對于公路收費系統的研發。此后，1999年，由科技部、交通部等多個部門組建了國家智能交通系統工程技術研究中心，開始對智能交通系統進行重點的科技研發。“十一五”期間，交通部規劃司專門制定了《公路水路交通信息化“十一五”發展規劃》，指出，我國交通運輸行業需要提高運行效率，改善服務質量，應對重大突發事件，提供全方位的交通信息服務，力爭在交通信息化領域取得新的突破。交通領域的信息化已經作為交通行業的重點發展方向之

一。《信息產業科技發展“十一五”規劃和2020年中長期規劃綱要》中也把智能交通系統作為交通領域優先發展的產業之一。

智能交通系統建設在中國開展的時間較短，目前仍處于起步階段。2008年，中國公路智能交通市場規模超過220億，預計未來5年仍將以超過25%的年增長率高速增長。從區域發展情況來看，北京、上海、廣州等東部沿海和經濟發達城市的智能交通建設已經初具規模，而中西部地區的智能交通系統主要還集中在高速公路收費系統，城市內部的智能交通系統有待于繼續建設和完善。

智能交通產業的發展速度和方向與交通設施的建設情況密切相關。公路和城市路網的新建、改建、優化都將帶動智能交通領域投資的增加。據交通運輸部統計數據顯示，2008年，全國交通固定資產投資8335.42億元，同比增長7.2%，比2007年增速提高1.9個百分點。其中，公路建設投資 6880.64億元，同比增長6.0%，增速加快

1.9個百分點。截至2008年底，全國公路總里程達373.02萬公里，比上年末增加14.64萬公里。

全球著名增長咨詢公司Frost & Sullivan（弗若斯特沙利文）預計2009至2010年，交通固定資產投資將持續增加，達到10000億以上的規模。未來5年交通固定資產投資還將繼續保持穩定增長。

智能交通產業范圍廣泛，公路、水運、航運、軌道交通等網絡的高效運行，都需要相關功能的系統進行支持。本文主要關注的公路智能交通系統主要應用于：省際公路交通管理、城市道路交通管理、城市公共交通管理等領域。

省際公路交通管理

省際公路交通管理主要包括：國道、省道等城市之間的公路管理和高速公路管理系統。目前主要應用的系統為收費管理系統。在國家科技支撐計劃的“國家高速公路聯網不停車收費和服務系統（ETC）”的實施過程中，國家已經出臺了相關技術標準。目前該標準已經受到美、日等國際企業的認同。不久的未來，ETC系統將在區域甚至全國進行聯網。目前，該項目的示范工程已經著手在長三角和京津冀等區域進行建設。

城市道路交通管理

城市道路交通管理系統是智能交通系統中重要的組成部分。城市交通需要涉及到城市中交通管理、建設、公安等多個部門的協作，因此需要建設高效便捷的信息共享平臺。交通管理平臺也將作為目前很多城市正在建設的應急聯動系統的一部分，在城市突發事件的應急指揮中起到相應的作用。

城市道路管理系統中還包括信號燈控制系統、路況指示系統、車牌識別系統、道路視頻監控系統等。信號燈控制系統和路況指示牌主要幫助管理部門和車輛更了解所處的路況條件，以便進行最合理的道路管理和道路選擇，提高道路運輸的效率。車牌識別系統和道路視頻監控系統除提高道路運輸效率外，還對城市治安監控起到一定的作用。道路視頻監控系統是以上系統中只用最為廣泛的系統，在眾多城市的“平安城市”建設中，道路視頻監控已經被納入建設范圍。城市公共交通管理

城市智能公交系統是主要針對城市內部公共交通的指揮、管理、調度、應急等方面智能系統。城市智能公交系統主要實現對城市公共交通線路、車站、車輛的全面監控。通過各種輔助設備預知并合理調度公交資源，優化公交系統。此外，智能公交系統還可以與道路交通管理系統進行協作，實現既定的城市交通策略。比如，北京奧運期間通過GPS對公交車定位，和信號燈遙控系統協作，實施“公交優先”的交通策略。

智能交通系統在中國的發展尚不完善，未來還有眾多領域有待于開發，市場前景廣闊，在較長一段時間內都將繼續呈現高速增長的態勢。

第四篇：智能交通技術綜述論文

當前，我國城市化進程正面臨著巨大的機遇和挑戰，如何不斷提高城市發展水平和產業競爭力，看看下面的智能交通技術綜述論文吧！

智能交通技術綜述論文

摘要：隨著網絡和信息技術的快速發展，我國城市信息化建設不斷推進。作為智慧城市發展的重要組成部分，構建智能交通具有很重要的意義。文章分析了構建智能交通系統的體系結構及其關鍵技術，明確了智能交通是未來交通發展的必然趨勢。

關鍵詞：智能交通車聯網智能科學

全面提升城市生活品質，解決城市發展中的交通、安全、能耗等問題，已成為關鍵。“智慧城市”順應了當前全球先進城市發展演進和技術變革的時代潮流，是當今世界推進戰略性新興產業和城市信息化進程中的前沿理念，是我國新一輪城市發展與轉型的客觀要求，是提升城市品質和競爭力的必然途徑，也是更好地保障和改善民生的重大舉措[ ]。建設智能交通體系是智慧城市建設中不可或缺的重要內容之一。

智能交通系統是將先進的信息技術、數據通訊傳輸技術、電子控制技術、計算機技術及智能車輛技術等綜合運用于整個交通運輸管理體系，通過對交通信息的實時采集、傳輸和處理，借助各種科技手段和設備，對各種交通情況進行協調和處理，建立起一種實時、準確、高效的綜合運輸管理體系，從而使交通設施得以充分利用，提高交通效率和安全，最終使交通運輸服務和管理智能化，實現交通運輸的集約式發展[ ]。智能交通是集智能調度、視頻監控、定位管理、運營分析等應用服務為主要內容的交通發展新模式。

1、體系結構

從技術層面分析，實現智能交通的體系結構分為三個層次：感知層、傳輸層和應用層，如圖1所示。

通過感知，獲得車輛、道路和行人等全方位的信息，將采集到的信息通過傳輸層“運送”到服務端，根據不同的應用和業務需求，進行相應的服務端計算，對信息進行分析、處理、融合，實施重要信息的存儲管理及其相關信息（如公交指示信息、交通誘導信息等）的及時發布。

2、關鍵技術

智能交通建設過程中，從信息的收集，數據的分析處理，到信息的管理和信息的發布，涉及很多關鍵技術。

2.1車聯網技術

車聯網，是指利用裝載在車內和車外的感知設備，通過無線射頻等識別技術，獲取所有車輛及其環境的靜、動態屬性信息，再由網絡傳輸通信設備與技術進行信息交換和通信，最終經智能信息處理設備與技術對相關信息進行處理，根據不同的功能需求對所有車輛的運行狀態進行有效的監管和提供綜合服務的高效能、智能化網絡。

車聯網是物聯網技術在智能交通中的應用。車聯網系統發展主要通過傳感器技術、開放智能的車載終端系統平臺、無線傳輸技術、語音識別技術、海量數據處理技術以及數據整合等技術相輔相成配合實現。在國際上，歐洲的CVIS、美國的IVHS、日本的VICS等系統通過車輛和道路之間建立有效的信息通信，已經實現了智能交通的管理和信息服務。

2.2云計算技術

云計算是一種基于互聯網的新一代計算模式和理念。云計算通過互聯網提供、面向海量信息處理，把大量分散、異構的IT資源和應用統一管理起來，組成一個大的虛擬資源池（共享的軟硬件資源和信息），通過網絡，以服務形式、按需提供給用戶。

云計算的特點之一是分散資源集中使用。與傳統互聯網數據中心（IDC）相比，云計算比較容易平穩整體負載，因而大大提高資源利用率，同時，彈性伸縮的運行環境增強了業務的靈活度。云計算的另一個特點是集中資源分散服務，把IT資源、數據、應用作為服務通過網絡、按需提供給用戶。

云計算技術為智能交通中海量信息的存儲、智能計算提供重要的使能技術與服務。

2.3智能科學技術

智能科學，是研究智能的本質和實現技術, 是由腦科學、認知科學、人工智能等綜合形成的交叉學科。腦科學從分子水平、細胞水平、行為水平研究自然智能機理，建立腦模型，揭示人腦的本質；認知科學是研究人類感知、學習、記憶、思維、意識等人腦心智活動過程的科學；人工智能研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能[ ]。通過多學科的交叉、融合，不僅從功能上進行仿真, 而且從機理上研究、探索智能的新概念、新理論、新方法，最終達到應用的目的。

目前，具有重要應用的智能科學關鍵技術包括：主體技術、機器學習與數據挖掘、語意網格和知識網格、自主計算、認知信息學和內容計算等[ ]。

智能科學為智能交通提供智慧的技術基礎，支持對智能交通中海量信息的智能識別、融合、運算、監控和處理等功能。

2.4建模仿真技術

仿真技術是一門多學科的綜合性技術，它以控制論、系統論、相似原理和信息技術為基礎，以計算機系統和物理效應設備及仿真器等專用設備為工具，根據研究目標，建立并運行模型，對研究對象（已有的或設想的）進行動態試驗、運行、分析、評估認識與改造的一門綜合性、交叉性技術。

仿真由三類基本活動組成：建立研究對象模型，建立并運行仿真系統，分析與評估仿真結果。汽車駕駛訓練模擬器，就是應用仿真技術的成果。

仿真技術對智能交通各功能領域和運營活動進行建模仿真研究、試驗、分析和論證，為智能交通體系的構建和各類業務項目實施運行提供決策依據和不可或缺的關鍵技術支撐。

智能交通是一個綜合性的系統工程。在智能交通建設過程中，還涉及統一的標準，需要系統工程技術、高性能計算技術、數據安全技術和各種應用技術等技術支撐。

3、結語

隨著基礎設施建設的不斷完善，各種相關理論和技術的不斷成熟，智能交通發展日趨完善，那時的交通將會是人、車、路、環境達到和諧統一的新景象。

參考文獻

[1]嘉興市人民政府.嘉興市“智慧城市”發展規劃（2011―2015年）[R].嘉興:嘉興市人民政府, 2011.[2]中國智能交通協會.http://www.省略.[3]史忠植.智能科學[M].北京:清華大學出版社,2006.[4]智能科學網站.http://www.intsci.省略.

第五篇：基于視頻的車輛檢測技術及其在智能交通中的應用

基于視頻的車輛檢測技術及其在智能交通中的應用

智能交通系統(ITS)，隨著信息技術、計算機技術、數據通信傳輸技術、模式識別技術、圖像處理技術等學科的迅猛發展，得到了日益廣泛的應用，極大提高了交通管理的智能化、科學化、規范化水平。特別是計算機視覺技術的發展為提高交通系統智能化程度，提供了有效手段。

一、主要車輛檢測技術及性能比較

依據車輛檢測觸發方式的不同，現有的車輛檢測器主要分為以下幾類：電磁感應、紅外感應、微波感應、超聲波、視頻檢測方式等。

電磁感應線圈（ILD）是一種普遍采用的方式，采用感應線圈應用到車輛檢測中，開始于上個世紀70年代。其基本原理是在路面檢測區域敷設感應線圈，當車輛經過線圈上方時，線圈電感量會發生變化，利用這種變換來檢測是否有車輛通過。其優點是：該技術因為比較可靠的檢測車輛，技術成熟、易于掌握，計數精確，同時系統穩定，受環境的影響較少。價格低廉。缺點是：安裝過程對可靠性和壽命影響很大，維修或安裝需中斷交通，破壞路面，影響路面壽命。同時線圈易被重型車輛、路面修理等損壞，而且它的維護難度大，不易移植，線圈容易在夏季斷路。

紅外傳感器使用發射、接收器，發射光束并接收反射光束，通過反射頻率的變化進行對所需數據的檢測。優點：同一算法能夠適用于晝、夜不同的時段，價格中等。缺點：為了實現高靈敏度，可能需要很好的紅外線焦平面檢測器，來提高功率。

微波感應技術是利用雷達線性調頻技術原理，對路面發射微波，通過對回波信號進行高速實時的數字化處理分析，實現車輛檢測。優點：能夠應用于惡劣氣候條件。缺點：在車流擁堵以及大型車較多、車型分布不均勻的路段，由于遮擋，測量精度會受到比較大的影響，對安裝高度要求嚴格，安裝困難，價格也比較昂貴。

超聲波檢測器的原理是這樣的，首先由傳感器發射一束能量到檢測區，然后接受反射回來的能量束，通過有關的換能裝臵，將能量轉換成所需的數據，依據此數據判別被檢測物是否存在或與傳感器的位臵。優點：可靠性較高，易于安裝。缺點：性能隨環境溫度和氣流影響而降低，價格較貴。

基于視頻的車輛檢測技術，通過攝像機實時得到交通場景，運用圖像處理和模式識別的知識來檢測車輛，得到了廣泛的應用。優點：易于安裝調試，提供大量信息，價格適中。缺點：夜晚及惡劣天氣存在較大誤差。

二、視頻檢測技術

（一）系統組成

系統所用的硬件有：攝像機、鏡頭、圖像采集卡，計算機。攝像機的功能是把光信號轉換成電信號。鏡頭是成像部件，圖像采集卡將攝像機輸出的視頻數據輸入電腦，并轉換成計算機可辨別的數字數據，存儲在計算機中，成為可編輯處理的視頻數據文件。計算機則是根據編制的程序，對輸入的視頻數據進行分析，檢測是否有車輛經過。

（二）主要方法及原理

基于視頻的車輛檢測技術，按照是否建立模型可以分成基于模型的和非模型的兩類。

基于模型的方法中應用最廣泛的背景減除(Backgr-ound subtraction)技術，即從當前幀和背景幀的差異來檢測運動目標，因此運動目標的檢測結果和背景好壞有直接關系，生成的背景應當獨立于應用場景，對不同環境、光照有一定的適應能力，能夠抑止攝像機的微小抖動和場景中微小運動，當場景發生顯著變化時，應當能夠自適應調整背景模型。基于背景模型研究人員提出了不同的方法，a、時間平均(tineaueragb)是最簡單的方法，它對內存要求低，處理速度快。

b、采用最近n幀的中值作為背景模型方法。以上兩種方法對于場景中存在多個運動目標或目標運動緩慢時，前景會污染背景。

c、利用幀間差分(inter-frame differencd)信息來生成背景的方法，該方法能夠應用于多個運動目標的場合，但更新率不容易選擇。d、用卡樂曼濾波器對每個像素建立模型來適應場景中的光照變化，其缺點是依賴于閾值的選擇。

e、用K個高斯混合分布（Gaussian Mixture Model GMM）對每個像素進行建模方法，它解決了像素的多峰分布和緩慢變化的背景。該方法假設像素符合高斯分布，實際像素頒布可能不滿足該假設。對于頻繁變化的像素，需要多個高斯混合分布才能反映這種變化。

f、利用了圖像變化的時間信息和圖像空間信息，假設屬于背景像素的鄰域像素變化應當一致，但是對于存在顯著差異的背景邊界會引起誤檢測。

g、在整幅圖像上進行特征值分解方法，充分利用空間相關性，它能取得較好效果，但要耗費大量內存，檢測精度要低于高斯混合模型。

h、基于內核密度（Kernel Density Estination,KDE）估計的非參數背景模型，該方法能夠適應不同的場景，不同于GMM，它充分利用最近的歷史幀信息來更新背景模型，能夠適應復雜的像素分布密度，因此能夠得到較準確的估計，能夠克服像素值在短時間內發生的頻繁變化。

對于非模型的方法，最簡單的是設定一個檢測區域，即采用虛擬線圈的視頻檢測技術。因為不依賴于特定的模型，因此實時性能好于基于模型的方法。虛擬線圈的設臵非常方便。不需要切割路面、瑤族設線圈，觀測范圍大，維護、移植方便。虛擬線圈原理是在視頻圖像中設臵檢測線或檢測區域來模擬感應線圈，當車輛經過檢測線時，根據檢測線像素的顏色、灰度等特征的變化來檢測車輛。基于虛擬線圈的方法因為其簡單、易用、實時性高，因而得到廣泛的應用。

此外，圖像處理中的其他特征邊緣，牌照等特征也可作為是否有車輛經過的依據。圖像邊緣特征。在車輛檢測中主要表現在車輛頭部的車牌照、通風柵格等存在著豐富的紋理信息，車輛在行駛過程中可以看作是做剛體運動。因此可以依據邊緣的密集程度來檢測是否存在車輛。此外，邊緣對于光照變化有很強的魯棒性。牌照則是車輛身份的唯一標識，因此也可以把牌照作為車輛通過的依據。

（三）技術難點分析

1、高實時性

考慮高速公路的實際需求，對于車輛的檢測不僅僅是統計車流量，還需要更精細的統計，如分車道、分車型、分時段統計車流量，對違章車輛進行抓拍，有的甚至要求只要有車輛通過就要抓拍車輛圖片，進行存儲，以備需要時查詢。因此，要求視頻檢測系統應當具有較高的實時性。但是系統的實時性不僅取決于硬件的性能，也有賴于具體算法的實現。一般說來，算法的復雜程度和檢測的效果成正比。因此，如果要保證實時性，就需要部分犧牲檢測精度。

2、較高的準確度 通過視頻車輛檢測技術得到的交通流量數據，應當具有較高的可信度。這部分有賴于算法的性能。如前所述，精度和實時性是一對矛盾。提高檢測準確率，可能會影響實時性。

3、全天候工作

高速公路全天24小時運營，因此需要視頻檢測算法能夠適應白天和晚上不同的光照條件。同時算法應該克服白天的光線顯著變化、陰影的影響，對晚上車燈的強光干擾應該有一定的魯棒性。此外對于惡劣天氣如雨、雪、霧等的處理有一定的難度。

4、遮擋問題

無論是微波還是超聲波檢測技術，當存在車輛遮擋時，出現漏檢測情況。視頻檢測技術可以依據車輛的輪廓等先驗知識部分解決這個問題，但是當視野較寬，小車被大車遮擋時，視頻檢測技術就無能為力。為了解決遮擋問題，需要雙目視覺來實現。

5、車輛跟隨時的檢測

感應線圈、微波、超聲波、視頻檢測技術都面臨著如何當面前后兩輛車距離很近時，怎樣把這兩輛車區分開的技術難點。

三、視頻車輛檢測技術的應用

基于視頻的車輛檢測技術除了能提供傳統檢測技術的交通參數，如車道占有率、車流量、車輛行駛速度等基本參數，還能夠提供分車道、分車型、分行駛方向的更為全面的統計。更為重要的是能夠提供經過車輛的圖片。因此，基于視頻的車輛檢測技術不僅能夠廣泛的應用于高速公路、普通路、橋梁、隧道等的交通參數的實時統計，還可和牌照識別技術配合有效抑止、乃至杜絕高速公路收費中的倒卡作弊行為。視頻檢測技術和雷達測速配合使用，對超速車輛進行抓拍，可以提高高速執法力度，減少違章行為，減少事故發生。總之，基于視頻的車輛檢測技術在智能交通中應用越來越廣泛，在智能交通的發展過程中將起到越來越重要的作用。