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一般在智能交通最大的作用就是辨識與分析，因此在產(chǎn)品的剖析上我們也有必要來看看這部分的一個應用趨勢。
我們都知道智能交通的高清監(jiān)控有一半以上是用于車牌辨識，基于高清視頻技術的車牌識別系統(tǒng)采用數(shù)字高清成像技術，能達到200萬分辨率甚至500萬更高的畫素，這大概是標清10-20倍以上清晰效果。我們可以用一臺高清攝像機去覆蓋很大的識別場景，并且能夠?qū)植磕繕诉M行放大和辨識，很好地解決交通業(yè)務部門對車輛車牌與駕駛嫌疑目標面部特征、前排司乘人員面部特征、可疑車輛車型外貌的細節(jié)識別問題。同時也可以透過高清視頻技術的車牌識別系統(tǒng)從根本上擺脫了標清成像的技術限制，采用了具有豐富擴展功能的視頻檢測和成像技術，可完整從采集圖像到完成車牌識別的全部功能。

在高清視頻技術的車牌識別系統(tǒng)中，采用視頻全區(qū)域動態(tài)檢測跟蹤技術，是目前智能交通計算機運算視覺最先進的技術，對全部區(qū)域不同方向、不同速度移動的所有車輛或物體，進行不同角度、不同種類的復雜檢測，采用改進的濾波方法進行跟蹤，然后對行進軌跡或物體進行復雜交通規(guī)則判斷的綜合技術。通常這是采用了幀率差檢測和車牌檢測識別相結合的技術，可具備跟蹤車輛行駛軌跡的功能，這樣一來就可以判斷車輛直行、左轉、右轉等行駛方向。

這種算法在實時視頻中進行處理，而不是單靠抓拍圖片再進行識別。同時對圖像信息密集采樣，對每一幀的全景信息進行實時分析計算，用一種完全基于學習的多種特征融合的車輛定位新算法對圖像進行車輛定位，判別出真正的車輛，進行車輛鎖定并對鎖定的車輛進行實時跟蹤。然后得到車輛的精確位置以及車輛運動的向量軌跡曲線，提高了對環(huán)境變化的適應能力，對攝像機的系統(tǒng)噪聲、車輛以及樹木等的陰影、行人、非機動車輛、夜晚車輛大燈、大雨、雪、地面積水時的反光等各種環(huán)境噪聲都有很好的濾除和衰減作用，大大提高了系統(tǒng)的辨識正確率。