26、利用图像处理和交通控制关键路径映射最小化救护车响应时间

利用图像处理和交通控制关键路径映射最小化救护车响应时间

1. 引言

目标视觉检测（OVD）是智能交通系统中快速发展的领域之一。由于光流技术具有较高的识别精度，它能够创建移动物体的运动边界，避免不同移动物体之间的重叠。该算法首先将视频帧作为输入，分别计算其中的平均流向量，从而得到光流向量。接着进行噪声过滤，去除背景中的不必要运动。然后进行阈值处理，得到二值图像。边缘图像中存在一些不均匀的边界，可通过形态学操作进行修正。对连通部分进行分析，以合理修正二值图像中生成的白色块。最后，使用一个框来完成移动物体的检测，该框能单独显示物体的运动。光流方法因其低复杂度和高精度而受到青睐。

一般来说，目标检测在基于图像处理和视频监控的众多应用中得到了广泛应用。目标检测的知名领域包括人脸识别和行人检测。优秀的目标检测系统能够确定任意场景中物体的存在与否，并且对物体的缩放、旋转、相机视角和环境变化具有不变性。解决具有不同目标的检测问题可分为两类：显式和隐式。前者包括已知物体的检测，后者包括物体类或感兴趣区域的识别。所有目标检测系统都明确或隐含地使用模型，并根据这些物体模型指定特征检测器。在不同的目标检测方法中，假设生成和验证部分的重要性各不相同。一些系统仅使用假设生成，然后选择匹配度最高的物体作为正确的目标。目标识别系统必须选择合适的工具和方法进行处理。在为特定应用选择合适的方法时，必须考虑许多因素。目标检测系统利用预先已知的物体模型，从世界的图像中识别现实中的物体，这一过程极具挑战性。

自从目标检测被视为一个人工智能问题以来，早期的目标检测技术依赖于手工制作的特征和线性、最大边缘分类器。这一时期最具代表性的方法是可变形部件模型（DPM）。2012年Krizhevsky等人的杰出工作之后，深度学习（或