引言
计算机视觉技术在互联网、大数据以及云计算技术支撑下,具有良好的信息控制能力,可以被应用于社会生产发展活动中,对社会发展有着非常重要的意义。在设计智能交通系统时,该项技术就尤为重要,通过将其应用于系统设计中,能够支撑系统模块开发与研究,实现指令传送,确保管理人员以及用户能够及时掌握交通运输情况和状态,从而调整自身行为,改善了社会交通运转发展效率。
一、计算机视觉技术概述
计算机视觉是指在计算机的运行过程中可以对图像进行高效的处理、识别，从而科学合理地运用人工智能技术对变电站运检过程进行监控管理。因此，在实际的操作过程中，更加注重于对单幅或者多组图像的高端处理分析。针对图像采集，它可以通过三个或者多个的传感器对图像的数据进行获取，同时也可以利用单一的传感器对不同的时间下的图像信息进行序列号的获取。在分析的过程中，可以通过图像采集的方式对图像进行识别、分析，从而判断出检测对象的具体位置以及形状，进而通过三维景物的方式，对当前检测的物体进行解释、分析。
二、计算机视觉技术在智能交通管理中的优势和局限性
计算机视觉技术在智能交通管理中具有许多优势，同时也存在一些局限性和问题。计算机视觉技术能够处理大量的交通数据，提供实时的交通信息和预测，有助于交通管理部门快速响应和处理交通问题。通过计算机视觉技术分析技术，可以分析出交通规律和特征，提高决策效率和精准性，为交通管理提供精准的参考。然而，计算机视觉技术的应用需要注意数据安全问题，加强数据保护和隐私保护措施。此外，计算机视觉技术需要进行数据清洗和预处理，以提高数据质量，避免处理出来的结果存在误差和偏差。计算机视觉技术需要较高的技术门槛，需要具备较强的计算机科学、数学和统计学等方面的知识。因此，对于一些交通管理部门来说，可能缺乏人才和技术支持。
三、智能交通系统中的计算机视觉技术应用
（一）在城市道路交通流管控与优化中的应用
现有城市道路交通流管控与优化多采用信号灯控制的方式。这就需要针对不同控制子区、不同交通状态及多种控制目标给出城市道路交通区域信号多层次控制方案，例如，准饱和交通状态下的增容控制、中饱和交通状态下的协调控制以及低饱和交通状态下的通行控制。基于拥堵状态识别、拥堵区域划分以及控制策略实施，实现城市道路交通区域信号多层次控制，应对常态与非常态条件下的城市道路拥堵与锁死现象。具体而言，需要进行常发性拥堵识别，通过挖掘路网中的常发性拥堵路段，将这些常发性拥堵路段在时间层面和空间层面连接起来，揭示交通拥堵蔓延与演化过程，帮助交通管理者选取合理有效的管控措施。在识别常发性拥堵及其演化模式之后，融合经典优化模型及前沿深度学习优化算法，进行道路资源协同优化建模与区域主动信号控制求解。此外，针对特殊场景下的控制方案迁移推广问题，需要结合突变点检测、感知方法以及前沿迁移学习算法实现非常态感知与主动控制。
（二）在智能交通信号控制系统中的应用
计算机视觉技术作为一项现代化技术手段被广泛应用于社会各个领域中，对提升社会运转效率有着重要的意义。智能交通信号控制系统主要是面向交通运输体系设计的，其目的是要利用智能交通运输体系维持交通运输秩序，提升交通运输效率，及时解决交通运输中发生的各种异常问题，避免对整个交通系统产生干扰。而想要实现智能交通控制系统各项功能，计算机视觉技术手段应用就非常关键，借助计算机视觉技术，实现了智能交通系统开发、设计与应用，是实现各项功能的基础条件，为实现各项功能提供了必要的保障，对推动整个社会交通控制水平起到了重要的作用，还需要在未来发展中充分利用好计算机视觉技术手段。
（三）在信息采集中的应用
常见的固定式交通信息采集方式有环形线圈检测、视频检测、微波检测、超声波检测以及红外检测等。环形线圈检测利用电磁感应原理，当车辆经过或停在埋设在地面下方的感应线圈时，会引起回路电感量的变化，从而获取车辆交通信息。视频检测利用视频图像处理技术，提取图像的信息特征，统计交通流量，计算车辆速度、车距、排队长度等交通信息。微波雷达检测通过向行驶的车辆发射调频微波，根据频率偏移、频率、时间等可检测车辆速度和道路占用情况等交通信息。
（四）在停车泊位与运行模型中的应用
管理人员应充分利用先进的计算机视觉技术，结合前期各类系统平台采集的车辆停泊信息及大量有价值的数据，通过合理方式进一步对不同城市地区机动车辆的停泊信息进行自动监测及定位处理，统筹规划车辆的服务管理水平、运行的安全情况，收集各类图表后编制完整的配建停车场平面设计图，从侧面反映停车场当前存留的服务性或者容量性问题的停车“黑点”，继而建立完整的停车智能导向处理系统平台。在保证不同停车场内的实际车辆资源及相关价值被完全挖掘后，促使整个公共交通运输系统及相关基础设施的运行处于平稳均衡状态，以满足相关地区城市交通运输条件在特定区域的停车需求。除此之外，应系统获取不同停车场内部停车的周转情况，充分了解周围道路架构的交通实际需求，确定与之相宜、价格合理的车位收费率等后，提升城市交通运输管理水平。
（五）在信息处理中的应用
交通信息预处理主要处理异常交通数据和缺失数据。交通信息融合处理通过中心数据处理器，将来自多个传感器的数据进行综合，使数据在一定准则下加以自动分析，以完成所需的决策和评估。交通流与行程时间预测技术利用各种检测设备获得的实时交通信息，通过各种预测模型和方法获得实时、准确、可靠的交通流和行程时间预测，是动态路径规划和诱导的基础和关键。模式识别技术利用模式识别的理论和方法，在道路交通领域进行道路交通状态、交通事件检测、交通信号优化控制、快速指挥诱导、交通环境评估以及交通事故安全评价等。
（六）在公交出行量预测模型中的应用
具体来说，科研人员应合理提取完整的数据库及公交系统内部留存的诸多数据信息，通过交通运输系统内部的预测模块和模型数据条件进行统筹规划，预估现有交通小区公交出行数量，能迅速地预览该市多年以后的公交出行占有率，使相关部门规划公交线网、设计公交发展方向等更能有据可依。
结束语
随着计算机视觉技术的推广，智能化的出行方式必将成为今后的主流方式。随着智能交通系统的不断完善发展，交通信息采集、处理、发布技术也会得到不断提升，能够获取精准、实时、多源的交通信息，促进交警勤务机制的改革，提高交通管理部门的服务水平和工作效率，为交通参与者提供准确的交通信息，方便人们出行。
参考文献
[1]熊用.基于机器视觉的交通标志智能识别技术研究[J].智能城市,2020,6(21):102-103.
[2]冉述.基于计算机视觉的智能车载感知系统设计实现[D].成都理工大学,2020.
[3]童冰.计算机视觉技术在智能交通系统中的应用[J].科技资讯,2020,18(22):26-27+30.
[4]宋冠蕾.轨道交通中人工智能技术应用研究[J].中国设备工程,2020(10):28-32.