计算机视觉在交通领域的应用场景与技术发展研究

计算机视觉作为人工智能的关键分支，在交通领域展现出** transformative** 的应用价值与前景。本文系统探讨了计算机视觉在智能交通管理、车辆感知与自动驾驶、智慧道路基础设施等三大方向的核心应用场景，深入分析了基于深度学习的车辆检测、轨迹追踪、交通参数提取等关键技术原理与实现路径。研究表明，计算机视觉技术通过多源数据感知、智能分析决策与协同控制优化，显著提升了交通系统的安全性、效率与可持续性。尽管仍面临复杂环境适应性、实时性要求与计算资源限制等挑战，但随着多模态融合、5G-V2X通信等技术的发展，计算机视觉将为实现全息感知、全局协同的智慧交通系统提供关键技术支撑。

关键词：计算机视觉；智能交通；自动驾驶；车路协同；交通场景理解

1 引言

随着全球城镇化进程加速与机动车保有量持续增长，交通拥堵、事故频发、环境污染等问题日益凸显，构建安全、高效、绿色的智能交通系统成为迫切需求。计算机视觉通过模拟人类视觉系统，使机器能够感知、理解并响应复杂的交通环境，为交通系统智能化提供了强大的技术手段。近年来，随着深度学习理论的突破、海量视觉数据的积累与计算硬件性能的大幅提升，计算机视觉在交通领域的应用广度与深度持续拓展。

交通环境具有高度动态、随机性强、参与者众多等特点，对计算机视觉技术提出了特殊挑战。一方面，交通场景中的视觉信息受光照变化、天气条件、遮挡干扰等因素影响，要求算法具备较强的鲁棒性；另一方面，交通管理、车辆控制等应用对实时性与准确性要求极高，需要在有限时间内完成从感知到决策的完整链条。这些挑战推动了一系列专门针对交通场景的计算机视觉算法的诞生与发展。

本文旨在系统梳理计算机视觉在交通领域的关键应用场景，分析核心技术原理与实现路径，并展望未来发展趋势，为相关研究与实践提供参考。论文结构如下：第二章探讨计算机视觉在交通管理中的应用；第三章分析车辆感知与自动驾驶中的视觉技术；第四章介绍智慧道路基础设施的视觉解决方案；第五章总结技术挑战与未来方向；第六章为结语。

2 交通管理智能化

交通管理是计算机视觉技术在交通领域最早落地且最为成熟的应用方向之一。通过部署在道路沿线的摄像头，计算机视觉系统能够实现全天候、全自动的交通监控与分析，为交通规划、指挥控制与公共服务提供数据支撑。

2.1 基于计算机视觉的交通监控

传统交通监控主要依赖人工查看视频画面，效率低下且容易遗漏重要事件。基于计算机视觉的智能监控系统通过视频分析与深度学习技术，实现了交通事件的自动检测与实时报警。

浙江省交通集团高速公路宁波管理中心采用的"之江慧眼"事件监测系统是此类应用的典范。该系统依托AI图像分析技术，实现全天候自动监测，平均误报率低于2%，漏报率低于1%，检测时间不超过5秒-1。系统能够实时捕捉异常交通事件（如交通事故、车辆停滞、行人闯入等），自动推送预警并触发联动处置。值得一提的是，宁波管理中心还引入了无人机管控系统作为"空中哨兵"，与地面固定摄像头协同作战，共同构建高精度、广覆盖的智能感知网络-1。

类似的系统也在全球范围内得到应用。越南胡志明市部署的AI交通摄像头系统，在不到40天的时间内就检测到3,400多起违规行为，开出罚款近20亿越南盾（约75,900美元）-9。该系统能够自动识别闯红灯、越线行驶、非法停车和驾驶时使用手机等多种违规行为，显著提升了交通执法效率。

2.2 违章行为自动识别

交通违章是导致交通事故与交通拥堵的重要因素。计算机视觉技术通过对视频序列的分析，能够自动识别多种典型违章行为，包括闯红灯、超速行驶、不按车道行驶、逆行等。

胡志明市的AI摄像头系统在关键交叉口（如Dien Bien Phu-Truong Dinh、Dien Bien Phu-Le Quy Don等）的部署，显著改善了驾驶员行为-9。系统检测到违规行为后，会自动捕获图像并提取关键信息（如车牌号码、车辆类型和车主信息），经技术人员验证后上传到专用系统。这一自动化流程将处理时间缩短到8-10天，同时减少了对现场执法人员数量的需求-9。

针对两轮车辆执法难的问题（如使用过时牌照或所有权转移不完整），胡志明市交警正敦促车主完成所有权转让手续，以支持更好的管理和执法-9。这表明，计算机视觉系统的有效性不仅取决于技术本身，还需要与配套的管理措施相结合。

2.3 交通态势分析与信号优化

除安全监控外，计算机视觉还为交通态势分析与信号控制优化提供了数据基础。通过持续采集交通流参数，系统能够深入理解交通运行规律，为基础设施规划与管理决策提供支持。

重庆交通大学交通运输学院研究团队开发的CQSkyEyeX数据集是国内首款基于无人机视频图像识别的高速公路轨迹开放数据集-2。该数据集通过YOLOX+DeepSORT算法从航拍视频中提取车辆轨迹，提供了更精细的车型划分、更丰富的轨迹行为指标与更多样化的高速公路场景-2。此类数据集对于交通流分析、微观交通模型构建、驾驶行为分析等研究具有重要价值，能够支持更深入的交通理论研究与实践应用。

在信号控制方面，浙江德清实施的"车路云一体化"数字孪生平台，通过路侧感知设备实时采集车流量、车速等信息，结合AI算法动态调整信号灯配时策略，优化了路口通行节奏-5。类似的，无锡市完成了1,723个路口信号灯联网联控，674个点位安装了路侧直连通信单元，330个路口部署了各类感知及边缘计算设备-5，实现了信号配时的区域协同优化。

表1：计算机视觉在交通管理中的主要应用技术对比

应用方向	核心技术	功能与效果	典型案例
交通事件检测	深度学习、图像分类	秒级发现异常事件，误报率<2%	宁波"之江慧眼"系统-1
违章行为识别	目标检测、车牌识别	多违规行为自动识别，提升执法效率	胡志明市AI摄像头-9
交通流分析	车辆追踪、轨迹提取	提供精细轨迹数据，支持交通建模	CQSkyEyeX数据集-2
信号控制优化	流量统计、排队分析	动态调整信号配时，提升通行效率	无锡信号灯联网联控-5

3 车辆感知与自动驾驶

自动驾驶是计算机视觉在交通领域最具挑战性且最具前景的应用方向。通过赋予车辆环境感知与理解能力，计算机视觉使车辆能够像人类驾驶员一样识别道路、检测障碍物并做出决策。

3.1 环境感知与障碍物检测

环境感知是自动驾驶系统的基础，依赖于多种传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的融合。其中，视觉传感器因能提供丰富的语义信息而扮演着不可替代的角色。

计算机视觉在车辆环境感知中的任务包括：车辆检测、行人检测、交通标志识别、信号灯识别等。这些任务通常基于卷积神经网络（CNN） 实现，在成熟场景中的识别准确率已达到99.99%-7。针对复杂交通场景中目标尺度分布不均的挑战，研究者提出了专门化的检测算法。如MSTDNet（多尺度交通目标检测网络）通过强化卷积感受野和构建平滑多尺度感知模块，显著提升了中小尺度目标的检测精度-8。

在恶劣天气（如雨、雪、雾）等极端条件下，传感器易受干扰，是环境感知面临的主要挑战之一-7。为此，研究者开发了多种图像增强与去噪算法，以提高视觉系统在低可见度环境下的可靠性。

3.2 车道线与可行驶区域检测

车道线检测是自动驾驶系统的关键功能，直接影响车辆的横向控制。早期研究通常基于传统图像处理方法（如边缘检测、Hough变换），但这些方法在复杂场景中鲁棒性较差。

浙江工业大学的研究提出了一种基于语义理解的车道检测与分割方法，通过逆透视变换将道路图像转换为鸟瞰视角，再结合二次聚类与Kalman滤波算法自底向上地预测车道走向-3。该方法在CarlaG、TuSimple等标准数据集上的实验表明，能有效支持多车道场景-3。

北京工业大学的早期研究则探索了多种车道线检测算法，包括用变形模板检测白色车道线、用方程精确计算车道线方向等，这些算法适用于汽车换道等机动情况-10。这些基础性工作为后续深度学习方法奠定了基础。

3.3 驾驶员状态监测

除自动驾驶外，计算机视觉在高级驾驶辅助系统（ADAS） 中也发挥着重要作用，特别是驾驶员状态监测。通过分析驾驶员的面部特征，系统能够识别疲劳驾驶、分心驾驶等危险状态，并及时发出警示。

驾驶员状态监测通常基于面部特征分析与视线追踪技术，通过检测眼睛开合度、头部姿态、打哈欠频率等特征判断疲劳程度。这一功能在L0-L2级自动驾驶中尤为重要，因为这些系统仍需要驾驶员持续监控交通环境。

随着自动驾驶等级提高，驾驶员监控系统的作用逐渐转向确保自动驾驶权交接的安全性与平顺性。在L3级自动驾驶中，当系统遇到超出其处理能力的情况时，需要及时提醒驾驶员接管车辆。

3.4 多车协同感知与决策

传统自动驾驶系统主要依赖单车智能，存在感知盲区与局限性。近年来，多车协同感知成为研究热点，通过车辆间的信息共享，有效扩展了单车感知范围。

NVIDIA与卡内基梅隆大学联合研究的V2V-GoT系统首次将图思维推理技术融入多车协作自动驾驶系统-4。该系统通过多模态大语言模型综合分析所有参与车辆提供的信息，然后为每辆车制定最安全的行驶路线-4。研究显示，V2V-GoT系统在路径规划任务中将碰撞率降低到了1.83%，比传统方法的2.85%有了显著改善-4。

多车协同感知的核心技术是车联网（V2X），包括车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与云（V2C）等通信方式。通过共享传感器数据与决策意图，车辆能够"看见"视线外的物体，特别是在被大型车辆遮挡时，能提前发现隐藏的危险-4。

表2：自动驾驶分级及对应的计算机视觉技术需求

自动驾驶等级	等级名称	计算机视觉技术需求	典型应用状态
L0	无自动化	驾驶员状态监测、前向碰撞预警	已规模化应用
L1	驾驶辅助	车道保持、自适应巡航	已规模化应用
L2	部分自动化	车道线检测、车辆/行人检测、交通标志识别	已成为10万级新车标配-7
L3	有条件自动化	全场景环境感知、突发事件处理	2025年唯一量产车型为奔驰DRIVE PILOT-7
L4	高度自动化	多传感器融合、高精定位、V2X通信	百度萝卜快跑累计完成1400万次出行-7
L5	完全自动化	全工况、全地域自动驾驶	目前仍处于概念阶段-7

4 智慧道路基础设施

智慧道路基础设施是智能交通系统的重要组成部分，通过集成各类传感、通信与计算设备，为车路协同、智能管控等应用提供基础支撑。计算机视觉技术在此领域发挥着关键作用。

4.1 车路协同系统

车路协同是智能交通发展的重要方向，通过车-路-云一体化系统，实现车辆与基础设施间的信息交互与协同控制。计算机视觉技术在路侧感知系统中扮演着"眼睛"的角色。

深圳建设的"交通信息汇聚平台"创新推出"申报即更新"机制，为智能驾驶车辆实时推送施工占道、标志标牌更新、隧道事件等关键动态信息-5。这些信息如同为车辆的自动驾驶系统装上"智慧的眼睛"，辅助其进行路径规划和系统决策-5。

江苏无锡作为我国首个国家级车联网先导区，搭建了市区两级协同的车联网云平台，完成了大量路侧设备的智能化改造-5。这些设施能够实时感知交通状态，并通过低延迟通信网络将信息发送给周边车辆，有效扩展了单车感知范围。

4.2 道路设施数字化养护

道路设施的维护管理对交通安全至关重要。计算机视觉技术通过自动化的病害检测与状况评估，大幅提升了养护效率与精细化水平。

基于计算机视觉的路面病害检测系统能够自动识别裂缝、坑槽、车辙等常见病害，并评估其严重程度。这些系统通常搭载于检测车辆上，通过多角度摄像头采集路面图像，再通过深度学习算法进行分析。与传统人工检测相比，自动化检测速度更快、覆盖面更全，且能提供定量化的评估结果。

此外，计算机视觉还应用于道路资产数字化管理，自动识别并定位路灯、标志牌、护栏等设施，建立设施资产数据库，支持全生命周期管理。这些应用极大减少了人工巡检工作量，提高了管理效率。

4.3 三维交通监控与数字孪生

随着数字孪生技术的兴起，三维交通监控成为新的研究方向。与传统二维监控相比，三维监控能提供更丰富的空间信息，支持更精确的分析与仿真。

中原工学院的研究提出了三维交通道路自适应监控关键技术，通过双目视觉获取监控场景的深度信息，解决了二维视频监控难以完成目标精确定位的问题-6。研究提出了一种彩色图像混合高斯建模、HSV颜色空间的阴影处理以及水平集轮廓跟踪三种技术相结合的方法检测与提取运动目标-6。

在数字孪生应用中，浙江德清的"车路云一体化数字孪生大屏"实时监控着城市交通，不仅能实时调控路口通行节奏，更能精准捕捉并记录交通事件，大幅提升交通治理效率-5。这种虚实映射、实时交互的技术范式，代表了未来交通管理的发展方向。

5 技术挑战与发展趋势

尽管计算机视觉在交通领域取得了显著进展，但在迈向大规模应用的进程中仍面临诸多挑战，同时也呈现出明确的发展趋势。

5.1 关键技术挑战

复杂环境适应性是计算机视觉在交通领域面临的首要挑战。交通场景中的光照变化（如逆光、夜间）、天气因素（如雨、雪、雾）以及遮挡问题都会显著影响视觉系统的性能-7。例如，在暴雨、大雪等恶劣天气下，传感器易受干扰；面对"鬼探头"、施工路段临时改道等非标准场景，系统决策准确率仍需提升-7。

实时性要求与计算复杂度之间的平衡是另一重要挑战。交通应用对响应时间要求极高，如车辆检测与追踪需要达到数十毫秒的处理速度。然而，先进的深度学习模型通常计算量庞大，难以在嵌入式设备上实时运行。虽然模型压缩、知识蒸馏等技术能够在一定程度上缓解这一问题，但仍需进一步优化。

数据多样性不足也限制了模型的泛化能力。当前大多数模型是在有限场景和数据集中训练的，难以覆盖全球各种道路类型、交通标志样式、交通规则等差异。重庆交通大学开发的CQSkyEyeX数据集等努力旨在解决这一问题-2，但仍需要更多样化、大规模的数据支持。