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第三章 计算机视觉与大数据

学的分析和计算，即分析道路车辆平均速度和道路车辆列队长度，规划出相应的
交通路线和时间，避免道路拥堵和交通事故的发生。随着计算机技术的发展，为
了缓解道路交通压力、降低事故发生率、节约人们的交通出行时间，CVT 主要提
取、检测和分析道路车辆的数量、类别和行驶速度，充分发挥交通管理设备的时
效性和实时性。

3. 计算机视觉技术在车辆智能收费中的应用
智能收费是实现智能交通的重要内容之一，CVT 在智能收费方面也发挥着
非常重要的作用。道路交通领域，车辆收费是重要环节，在收费系统中引入 CVT

能够提高车辆收费效率和正确率，节约收费时间。车牌识别技术是实现智能收费
的关键步骤，当前中国智能收费系统一般为单目视觉车牌识别模式，工作原理为
扫描单目车牌核心，具有一定的实践局限性。在 CVT 的引导下，双目车牌识别
系统具有更高的实用性，其主要利用道路车辆行驶过程中的静态图像或动态视频，
自动识别车牌的颜色、号码等信息。双目识别系统设备主要包括图像采集、摄像、

车牌号码识别处理器等，综合利用字符分割算法、定位算法等及时读取并将车牌
号码和车辆型号等信息录入系统，并将相应的数据传输到银行收费系统，实现智
能收费。与单目车牌识别技术相比，双目车牌识别技术具有更高的精确性和智能

化，但受到技术局限性影响，其难以提取到高速行驶车辆的车牌信息，需要进一
步研究和改进。
4. 计算机视觉技术在公交车辆调度中的应用
城市公共交通管理的核心内容即轨道交通和公共汽车等的科学调度。受到
地区、时间等因素的影响，公共交通客流量在不同地点、不同时间段存在非常明

显的不均衡性，如在上下班等高峰时间段，公共交通车辆中乘客非常多，常出现
拥挤踩踏现象；而平峰时间段会出现满载率较低的现象，出现了较为严重的交通
资源浪费。CVT 的出现及其在智能交通系统中的应用实现了公共交通自动乘客计

数，通过公共交通乘客乘车地点和下车地点信息的提取，科学地计算出客流的时
空分布特征，为公共车辆调度提供了有力的数据支持。近年来，随着人们对 R －
CNN 研究的深入，其在人数统计中的应用优势逐渐凸显出来。将这类算法应用
于公共车辆乘客人数统计中，能够迅速提取出乘客时空分布特征，并构建精确的
客流预测模型，但依旧会受到光照遮挡、人群分布等因素的影响，检测结果的准

确性存在不稳定性，需要进一步研究与实践。

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