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“唉，昨天晚上下班回家，三环路上又堵了我俩小时，晚上十点还没到家，真是痛苦啊！”这是小编同事早上来了经常会抱怨的事情。相信这样的事情已经是现在上班族司空见惯的事情了，有的甚至比这种情况还差。现在全国各大城市都有着同样的一个问题就是车越来越多，仿佛马路越来越窄了，日益增长的车流量，导致城市中各个交通要道拥挤不堪。
交通拥堵问题已经逐渐成为制约城市化发展进程的一个因素。我国将大力推进交通运输各领域的信息化建设，不断提高交通运输发展的质量和效益。交通运输部正在组织制定交通运输行业智能交通发展战略，其中“构建交通基础设施网络的状态感知、数据应用和监管服务体系，实现交通基础设施的可视、可测、可控”这一点成为重中之重，可视化的智能交通是现在亟待解决的问题。
随着经济的发展和城市化进程的加速，中国的城市规模不断地扩大。伴随着这一进程的是中国的城市交通拥堵情况越来越严重，这给城市的建设者和管理者提出了一系列的难题。扩宽城市道路是解决交通拥堵的有效方法，但是这种方法的缺点在于占用了稀缺的土地资源、需要巨额的建设费用和较长的建设周期等。因此，对道路的交通流量进行有效的可视化流量监控，合理分流是缓解交通拥堵非常有效的方法。
交通流量监测对于智能交通系统有着重要的意义，它可以为道路智能化调度管理提供依据，从而减少道路拥塞，提高路面资源的利用率。监测车流量已有多种实现的方法，可以在路面以下埋设感应线圈，通过检测磁场的变化判断是否有车通过和车流量多少；也可以建立雷达站，对侦察范围内的所有运动物体进行跟踪，从而估算车流量。基于智能视频分析的车流量监测是近年提出的用于车流统计的新方法，指的是利用计算机对摄像机捕获到的视频进行分析，得到某一时段道路上通过的车辆的数量。与非视频的方法相比，基于视频的方法具有信息量大，硬件成本低，无需开挖路面等优点，并可方便地扩展其他附加功能，如违章监测，事故预警等等，因此成为近来智能交通与计算机视觉研究的热点。
然而，这一问题的实际应用目前仍存在许多困难。首先，道路场景属于户外场景，光照条件随时间发生显著改变，运动检测需要适应不同的光照条件变化。其次，不同的车辆在大小、颜色上差异较大，车辆识别难度较大。再次，视频图像包含的信息量较大，目前计算机的运算能力有限，这使得许多方法尽管理论上是可行的，却不能在实际应用中满足实时处理的要求。所以，实施起来还需进一步的研发，考虑周到才能对实际应用起到效果。
总而言之，“可视化的智能监控系统”是城市化发展进程中的一个必然趋势，是行业市场需求深度发展的必然趋势，是城市交通跨入下一个阶梯的时代特质。可视化智能交通即将来临，让我们拭目以待。 |
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