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智能交通大战略下涌现投资机会
2008年奥运会期间，如何保证“鸟巢”周边的交通畅通？“北京奥运交通设施GIS”项目在诸多竞标者中脱颖而出，担负起大任。虽然是第一次试验，但该项目在奥运期间成功运作，不仅有效帮助了北京市交管局根据车流情况及时布置场馆附近的路标、指示线等奥运交通设施，并且通过优化路口、路段的放行时间，优化车辆在道路空间的分布，实现自动定位警力。
该项目中运用的GIS技术正是北大千方的核心技术。北大千方科技有限公司常务副总裁黄丹侠介绍，在北京奥运会之后这套系统被推广到北京全市，而北大千方参与设计的北京奥运综合交通信息服务平台也被投入使用。
“智能交通”是智慧城市建设的重要组成部分，通过改进地面公交调度和信息服务、出租车综合信息服务、轨道交通换乘信息服务和交通枢纽综合信息服务等，能够帮助出行者选择更好的出行方式，由“盲目”出行转变成“有序”和“可靠”出行。近年来，各地都在不遗余力地推进智能交通的建设，并将它作为发展智慧城市的重要目标。
据了解，北京市“十二五”期间规划投资56亿元，用于提升智能交通。按照规划，北京将建成交通运行协调指挥中心（TOCC）和路网运行、运输监管、公交安保三个分中心，形成一体化、智能化综合交通指挥支撑体系，成为数据共享交换中枢、综合运输协调运转中枢、信息中心，紧急情况下可作为交通安全应急指挥中心。这意味着，市民将可以通过网站、热线、手机、车载导航等多种形式，实时掌握路况信息，提前安排出行。同时，自行车租赁也有望实现网络化服务。
上海近年来在智能交通建设方面将不断完善交通综合信息平台和世博信息服务应用平台，实现与闵行、虹桥等区域交通综合信息平台的互联互通。上海还将在完善道路交通采集系统的基础上，建设智能公交系统，改进多种交通方式的换乘信息服务，建设完善交通状态指数采集系统，多渠道为市民提供全面的、动态的交通综合信息服务。
为了发展智能交通体系，江西省依托长三角区域高速公路联网电子不停车收费示范工程，大力推进电子不停车收费系统（ETC）建设，实现了沪苏皖赣三省一市高速公路电子不停车收费系统联网。其他的地方城市也在不断公布各自的智能交通规划和投资规模。
巨大的市场空间也引来了投资者和创业者的热情，目前中国从事智能交通的企业约2000家，主要集中在数据采集监控、高速公路收费、导航系统和系统集成等环节。相比海外超过千亿美元的市场规模，中国的智能交通应用还处于起步阶段，发展前景和空间显著。2010年中国智能交通系统（控股）有限公司在香港主板上市，其背后有多家著名PE机构的身影。同时专注于导航电子地图内容和位置服务解决方案的高德软件也在美国纳斯达克市场成功亮相，凯鹏华盈、联想投资、红杉资本等机构早前共同出资4000万美元入驻，VC和PE机构对该行业的看好可见一斑。
在此之前，北大千方作为带有北大字头的企业在资本市场也受到了广泛的关注。其业务涉及了国土资源勘察、数字城市、智能交通等多个领域。尤其在专注于交通信息化领域之后，一场撬动中国交通市场的极速大赛得以上演。北大千方的长远目标是做信息服务，公司前期的业务将是形成对城市交通信息资源的有效整合，在达到一定的积累之后，将为政府、企业、公众提供全方位的信息服务。在智能交通的庞大产业链中，北大千方避开了竞争激烈甚至尚有些无序的电子地图、导航终端设备环节，而专注于信息的采集、处理与。
技术热点凸显
清科研究中心分析师赵一锲撰文分析，物联网已成为智能交通投资中的一大亮点。按照服务对象的不同，我国智能交通系统市场主要可以分成高速公路智能交通系统、铁路智能交通系统、城市智能交通系统和水上智能交通系统四大类，其中城市智能交通系统又可以分成城市道路智能交通系统和轨道交通智能交通系统。
赵一锲对记者表示，物联网技术的发展，对推动智能交通的发展有着巨大的帮助，从发展的趋势来看，物联网和智能交通的结合将是必然的选择，物联网、云计算等现代信息技术处理能力将成为未来智能交通发展的核心技术。而根据智能交通不同细分市场自身特点的不同，对物联网的应用的也提出了不同的要求，需要对各细分市场提供相应的物联网应用。
我国经济目前处于快速的发展过程中，交通事业及其机动化水平也得到了迅速的发展，但在此背景下我国的交通发展存在很多问题，很多城市的交通流量都在与日俱增，交通堵塞、事故等经常发生。为了解决当下交通事业发展的困难局面，我国有些城市已经开始建立和应用智能化交通系统，以此实现城市交通的顺畅运行。在智能交通系统的应用中，图像处理技术应用比较广泛，具有重要的现实意义及广阔的发展前景。
1 智能交通的概述
智能交通系统，目前在全球很多国家得到了广泛的应用，是很多国家发展交通事业及运输事业过程中的重点关注对象。我国目前经济发展速度较快，相关的科学技术也在不断深化发展的过程中，在此背景之下，智能交通系统在我国也处于快速发展的趋势下，在很多城市得到了较好的应用，具有极强的应用前景。智能交通系统，是基于完善道路设计建设的基础上发展而来的，该系统主要应用了信息技术、智能技术、电子技术、地理技术、图像处理技术、传感器技术等多种不同的先进技术。其中，图像处理技术在智能交通系统中的应用最为广泛，也最具重要价值。这些先进技术的应用，使得智能交通系统成为了一种先进、准确、实时的交通系统，可以带动交通事业与运输事业向智能化方向发展。
智能交通系统的发展与应用，不仅可以提高地面交通的效率，还可以使现有的交通基础设施得到最为广泛和高效地应用，也能保证交通安全。应用智能交通系统之后，人力、物力、财力投入都会出现明显的下降，与传统模式的交通系统相比，具有较好的社会价值与经济意义。此外，应用智能交通系统，还可以实现对车辆运动状态下的行为分析，保证分析工作的准确性，对于交通部门的工作也有积极的促进作用。
2 图像处理技术在智能交通中的应用
笔者在上文已经提到，智能交通系统在具体的应用过程中，需要很多先进技术给予支撑，其中，图像处理技术的应用最为广泛，是智能交通系统应用的所有技术中最为关键的技术之一。下面将对图像处理技术在智能交通中的应用作简要分析：
2.1 车牌识别
在智能交通系统中，图像处理技术的应用首先就体现在车牌识别中。车牌识别是智能交通系统的主要构成，可以帮助车辆管理部门对车辆进行合理、高效的管理，提高工作人员的具体效率。目前，车牌识别主要应用于停车场管理、小区管理、高速公路系统等主要方面。
车牌识别，主要是对路面运行的车辆进行监控拍摄，提取其车牌的主要信息，如汉字字符、英文字符、颜色、数字等。在对这些信息进行处理的过程中，需要对图像进行采集、预处理、最终识别。车牌识别的应用，需要相关的部门安装数字设备、摄像系统、计算机系统等，在此基础之上对车辆进行图像信息采集，之后对采集到的信息进行预处理，找出车牌在图像中存在的具置，将所有信息进行提取，并分析信息中的所有要素，最终识别出车牌的真实信息及真实号码。
车牌识别在具体的应用过程中，图像、照片的质量会受到很多外界因素的影响，如日照因素、降雨、车辆运行速度等。在这些不同的外界因素影响下，车牌识别系统所采集到的车牌信息经常会出现模糊、看不清、重叠等问题，对于后续的识别工作有严重的负面影响。因此，在进行正式的车牌识别工作之前，工作人员应当着重对车牌图像进行预处理，如对图像进行灰化、二值化、校正等，保证车牌识别的准确程度。我国目前虽然也应用图像处理技术进行车牌识别工作，但是我国车牌的格式相对繁多，背景也比较复杂，缺少较好的统一性，因此存在识别不清等问题，需要有关部门对此进行进一步合理改善。
2.2 信息采集
在智能交通的发展与应用过程中，工作人员还可以利用图像处理技术进行信息采集，以保证智能交通系统得到高效、稳定的运行。
某市交通部门在开发智能交通系统之后，利用图像处理技术对交通信息进行合理的采集。工作人员通过对该技术的具体操作，获取道路交通运行过程中方方面面的运行信息，如具体的车流量、车辆运行速度、车辆类型、道路交通密度等。图像处理技术在采集这些相关信息之后，就将图像立即传回到工作人员及分析人员的电脑上，分析人员就可以据此获取交通运行的确切信息与实际状况，从而保证交通管理部门对道理交通进行合理、高效的管理，并及时发出预警信息与诱导信息，对道路交通运行中的车流进行调节与疏导，避免交通出现严重拥堵，实现道理交通的顺畅运行。该市交通部门发现，在应用图像处理技术进行信息采集与分析之后，道路交通管理部门的工作效率得到了明显的提高，该市的交通拥堵问题也得到了合理解决。
2.3 车辆检测
图像处理技术在智能交通中的应用，除了车牌识别之外，还可用于车辆检测工作。目前，车辆检测的主要方法有背景差检测法、边缘检测法、帧差法、模型法等。这四种检测方法都可用于进行车辆检测，并具有较好的检测效果。目前，在智能交通的应用与发展过程中，图像处理技术的一个主要的应用方向便是被用于车辆检测。
智能交通应用图像处理技术进行车辆检测，在某种程度上是基于车牌识别工作才得以进行的。智能交通系统在采集到车辆信息之后，图像处理技术就可以通过对车牌等车辆的主要信息进行合理、高效的识别，以此实现对车辆的实时检测。
2.4 在电子警察中的应用
图像处理技术在智能交通中的应用，还可以体现在电子警察的应用方面。电子警察是智能交通系统的重要组成部分，可以在某种程度上代替警察进行工作，不仅可以保证工作的高效性，还可以提高工作的合理性。图像处理技术在电子警察中的应用，主要可以分为以下几个方面：图像滤波技术、图像编码、图像识别、图像加密等。
图像滤波技术主要指的就是图像处理技术可以将拍摄到的视频画面中的噪声等严重的干扰源进行合理清除，在此基础上将视频图像中的有效信息进行高校提取。视频编码，主要就是利用相应的编码技术对智能交通系统拍摄到的视频图像进行二次编码，以此保证图像可以满足具体的通信需求。图像加密，主要用于对视频图像进行密码，也可以添加其它的保密手段，保证视频图像的安全性。
某市交通部门在开发和利用了智能交通系统以后，将电子警察与智能交通系统相结合。该市的电子警察，由于应用了比较先进、关键的图像处理技术，因此不仅可以做到对车辆、行人进行视频拍摄，还可以对拍摄好的视频进行分析、加密、编码等。该市交通部门的管理者发现，电子警察在应用图像处理技术之后，工作效率得到了明显提高，对于该市的交通事业发展起到了积极的促进作用，也带动了该市智能交通系统在未来的深化发展。
2.5 障碍物检测
除了上述几种应用方向之外，图像处理技术在智能交通中的应用，还包括了障碍物检测这一主要内容。在交通系统中，障碍物主要包括了车辆行驶过程中前方道路的行人、自行车、电动车、其它机动车及交通标识等。图像处理技术在障碍物检测中的应用，主要是利用了立体视觉检测、背景运动检测分析、光流检测等主要方法。在进行检测的过程中，图像处理技术主要是基于对摄像头拍摄到的视频画面等进行细致分析，看道路前方何处存在障碍，并及时将障碍情况提示给司机等人。目前，这几种主要的障碍物检测方法在智能交通系统中都得到了相对较好的应用，效果也比较理想，对于图像处理技术的深化革新及智能交通系统的再发展可以起到强有力的推动作用。
3 结语
智能交通的发展与应用，不仅可以解决现存的交通问题，更可以带动我国交通事业在未来的发展。在智能交通的应用过程中，图像处理技术得到了比较广泛的应用，可以用于车牌识别、字符分割等。图像处理技术的应用，不仅给予智能交通发展应有的支持，也提高了智能交通的应用效率，保证智能交通的应用收到实际效果。相关部门及人员若想保证智能交通得到深化发展，就一定要重视图像处理技术的应用效果及其应用质量。
参考文献
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作者简介
当前的车载自组网对交通运出的探测和分析存在不确定之处，其可靠性与实时性都有待提高。物联网（Internet of Things）对于解决上述问题具有重要的作用，物联网是各种信息传感设备系统的统称，通过传感器、条码设备、全球定位设备等接入网，进而形成一个更大系统的智能网络。基于物联网的智能交通流探测系统（ITFDS），能够通过互联网与无线网络，将交通数据进行信息计算和信息交换。下面对该系统做出分析，并阐述该系统模型的构造以及数据的收集和分析，最后指明该技术未来的改进方向。
1 基于物联网的智能交通流量探测系统
该系统是物联网技术在智能交通流探测中的实际应用，其实质综合利用传感技术、通信技术、网络技术、信息处理和智能控制技术等，改善并发展现有的交通技术，不断提高交通系统的管理水平。而综合交通运输也是现在的发展趋势之一，特别是在公路的交通流管理方面，具有显著的应用优势。但是，流通费用较高依然是当前制约我国国民经济发展的因素之一，因此，迫切需要采用更完善的技术和系统改善现有的交通信息流探测系统和管理系统。构建基于物联网的新一代智能交通管理系统，能有效提高路网的流通性、提升车流运行效率。这对于当前的国民经济建设意义重大，同时有助于减少为期排放和油耗，促进环境改善。
物联网在我国具有良好的发展前景，具有巨大的市场价值和商业价值。基于物联网的智能交通流量探测系统是物联网与交通流探测的结合，是当前交通发展的迫切需要。智能交通能够充分发挥物联网本身的特点，采用基于物联网的智能交通流量探测系统进行智能交通管理，能把交通、气象等信息资料提前传达给车辆，帮助智能化的乘凉避开拥堵的鲁钝和恶劣的天气。同时，帮助智能车辆选择最快的路线，达到减少油耗、尾气排放的目的。
2 系统构建与网络模型
基于物联网的智能交通流探测系统是由物联网的控制机、车载传感器节点与汇聚点组成的。其中，车载传感器节点存储着道路地图信息，每间隔一定的时间，传感器节点会把车速向四周广播至其他节点。各个车辆节点广播数据的汇集，组成道路各个路段的交通流。汇聚点设置在交叉路口，将车载节点的交通流数据信息发送到汇聚点，汇聚点对信息进行融合以后，获得各个路段的交通流量。而采用互联网能够将各个汇聚点的数据传输到互联网中心控制机，在此，各个路段的交通流数据汇聚起来，并通过汇聚点将此交通流情况进行广播，为车辆提供道路选择的相关信息。
将基于物联网的智能交通流探测系统中的道路换成网格，对道路交通流进行探测。网格拓扑具有较强的动态性，能够对车辆的状态进行探测与预测，采用车载节点获取信息的方式便于信息的获取和处理。在汇聚点和互联网控制中心，数据得到融合与分发，为车辆选择道路提供信息。
3 数据信息的获取和计算
首先要探测并计算道路车辆的速度，通过节点的交通流量、道路交通流量速度、道路的最高限度等数据信息，探测并计算道路车速。其次要探测并计算车辆密度，若一个车辆收集到的节点广播数量较多，则说明该车辆周围的车辆多，交通拥堵的可能性较高。最后，利用车辆经过网格时收集到的数据信息对道路网格内的流量数据进行计算，结合车辆的速度、车辆的密度等信息，对网格内的交通拥堵程度进行计算。道路网格的长度是一致的，某一网格内数据的收集次数多则表示车辆通过该路段话费的时间长，拥堵的可能性较大。
车辆在经过交叉路口时，节点的交通信息会发送到汇聚点，在汇聚点，车辆会把收到的数据进行融合，并对网格内的拥堵程度进行计算。为提高道路流量数据的有效性，需要每一个汇聚点收集前一路口到该点所在路口之间的道路交通流数据信息。
在完成数据的收集与融合后，需要对数据进行汇总和分发。在收集数据以后，各个汇聚点计算出交通流量数据，并将信息发送到互联网中心控制机。由控制机对信息进行汇总和融合，随后分发给车载节点，为车辆选择道路提供帮助。
4 基于物联网智能交通流探测技术的改进
在实际的交通当中，交通流量是动态的，不断变化着的。表现较为明显的是城市交通的早高峰与晚高峰。在交通高峰到来时，车辆明显增加，而在结束阶段，车辆会显著减少。在本次研究的基于物联网智能交通流探测技术中，车辆需要耗费一定的时间才能够行使到下一路口，而车辆将信息发送至汇聚点并从汇聚点获得新的信息需要约60s的时间。但在这段事件内，道路的车辆已经发生了变化，因此，需要对该技术做出进一步的研究，以期缩小车辆所获取信息的精确度。另外，基于物联网的智能交通六探测技术系统需要较大的信息承载量和数据的收集传输能力，在车辆较多、车速较快等情况下，依然能有效收集信息，并对数据进行融合，将所得到的信息分发给车辆。
5 结束语
文章重点介绍了基于物联网的智能交通流量探测技术，对基于物联网的智能交通流量探测技术系统的组成，结构及其分工等进行分析，表明基于物联网的智能交通流量探测技术系统是一个由车载节点、汇聚点和互联网计算机控制中心三者共同组成的一个系统。汇聚点和物联网控制中心将数据信息进行融合以后分发给车载节点，方便车辆选择道路。
参考文献
[1]张敖木翰，张平，曹剑东.物联网环境下高速公路交通事故影响范围预测技术[J].物联网技术，2015，05：41-43+47.
1.我国智能交通系统的现状
1.1我国智能交通的发展前景
据不完全统计，截止到目前我国涉及到智能交通的企业已经多达2000家，这些企业主要是提供道路监控、收费站收费设备的生产制造企业和从事卫星定位、地理信息采集的信息服务企业。近年来车载播放器、导航仪等电子产品的日益普及表明汽车电子产品已经成为智能交通的一个重要部分，并不断地推进着交通运输业的快速发展。智能交通系统涉及到不同类型的企业，这些企业中既有提供信息服务的电信服务商也有提供传感器、电子产品的硬件制造商，如今我国大力推动智能交通的发展，尤其相关的上下游企业也必将不断发展壮大，反过来这些企业的壮大也会推进智能交通的发展，进而形成良性互动的发展环境。
1.2我国智能交通系统存在的问题。
（1）信息共享性差和“应用孤岛”现象抑制智能交通的发展。在我国智能交通的主要是由交通运输部、科技部、国家发改委等多个部门联合推动的，然而由于各部门是根据自身的业务需求进行推进的，各自有各自的系统，这也就导致了我国的智能交通系统存在着多系统并存、信息共享性差以及重复建设等问题，这不仅使我国智能交通系统缺乏一个统一的构建同时也抑制了智能交通的发展。此外“应用孤岛”也是制约我国智能交通快速发展的一个重要因素，所谓的“应用孤岛”就是由于区域经济发展不平衡导致一些新的智能交通技术在经济发达的地区有很高的普及率，但在一些经济欠发达的地区却得不到有效的推广，这就导致了智能系统无法形成一个统一的联动机制。
（2）对于些重要的技术指标还没有制定统一的标准，加大了技术的推广，不利于智能交通技术的普及和推广。在缺乏标准的情况下，不同区域一般会根据自身的实际需求构建自己的智能交通系统，在这种条件下形成的智能交通系统存在兼容性差、信息共享性差等问题，系统之间不能形成有效的配合和衔接。比如我国公路收费系统，各省份或地区都有自己的系统，这就对以后公路收费联网造成了困难。
（3）智能交通技术创新能力差，核心技术只给能力差，对国外技术依赖较高。一些智能交通设备成本高、稳定性差，严重制约着智能交通烦人推广与应用。
（4）在智能交通设备市场中，国产品牌的占有率很低，主要的市场份额仍掌握在国外企业手中，并且有扩大的趋势，国内智能交通设备企业的发展环境不容乐观。
（5）国内的智能交通研究水平低，研究体系不完善，研究机构处于无序竞争的状态，这些因素都严重制约着智能交通运输行业的健康发展。
2.基于车联网技术的智能交通技术分析
2.1系统工作原理
基于移动互联网的智能交通系统包括系统数据采集和移动互联网终端信号处理两部分，其中数据采集部分包括交通灯控制模块，GPS导航模块，无线测距模块，实现对相关信息的采集，然后通过信号无线传输模块将信息集成到移动互联网终端控制器作相应处理，最后将信息以交通灯显示警报模块，行车轨道记录引导模块和安全车距警报模块等具体形式展现给行车人员，以达到信息实时动态传输，高效率交通运行的目的。
2.2具体实施方案
（1）交通信号监控模块。现有的城市路通管理系统一般利用监控器实时监控各道路车流量，通过人工实时干预以实现对交通的的引导，但是在天气条件不理想情况下，得到的视频图像效果得不到保证，极大影响调控效果，而且这种实施方案使得车主处于被动干预的处境，不利于动态灵活处理。针对以上情况，本系统交通灯控制模块分为交通控制模块和交通信号无线传输模块，交通控制模块控制交通灯的显示转换并且将交通灯信号实时传输给交通信号无线传输模块，将交通信号实时发送给移动互联网终端控制器，当行驶车辆进入交通路口设定范围时，终端显示器将显示离前方交通灯距离，并且告知当前交通灯信号状态，当监测到车速过大或者行驶车辆处于闯红灯临界时段时，终端警报器被激活，提醒驾驶人员注意控制车速，以防触犯交通规则引起交通事故。
（2）行车导航模块。GPS系统利用24颗轨道卫星通过测量到达信号时间来计算用户端位置，同时通过GIS（地理信息系统）匹配将用户地理位置在地图上实时显示出来。该系统可实现对车辆的动态监测，轨迹记录，以及交通管理等功能，因此广泛应用于行车导航，物流管理，车辆防盗等方面，具有良好的经济和社会效应。GPS通过和车载GPRS系统进行信息的交互，包括ARM嵌入式系统，GPS卫星接收模块，GPRS无线通信模块以及其他扩展子卡。GPRS无线链路基于移动公司的GPRS移动通信公众网，包括MSC基站控制器，SGSN业务支撑节点，GGSN网关支撑节点。监控中心包括网关和信息服务器，车载卫星定位系统的数据流程，首先由车载系统设备上的GPS卫星接收模块采集GPS卫星数据，经过数据处理得到车辆的地理坐标信息，该信息通过车载系统的处理之后，由GPRS无线通信模块发送到GPRS无线通信网上。GPRS网络根据相应的协议在车载系统和接互联网基站的监控中心之间建立一条支持TCP/IP的数据通道。监控中心把通过这条数据通道传送来的车辆位置数据通过数据库和WebGIS技术显示在电子地图上，最终达到导航的目的。
（3）车距测量模块。本系统所采用测距方式为非成像激光测距，激光测距仪是一种光子雷达系统，通过测量向目标发射激光的传播时间来确定与目标物体的距离。该系统运行原理是向目标车辆发射激光速，激光束传播时遇到目标车辆发生反射，激光束返回发射端，控制中心计算发射时到反射光回收到接收端的时间，测算出目标车辆距离。
3.智能交通在道路桥梁施工中的应用
尽管我国智能交通起步比较晚，但是，它在一些发达国家已经有数十年的发展历史，并且已经形成了一定的体系，在技术方面也有了很大的进步。为了科学、有效地解决我国道路桥梁施工中的相关问题，需要一些先进的技术和设备作支持，尽可能地将智能交通系统运用到道路桥梁施工中，不断完善智能交通中与道路桥梁施工相关的系统。
3.1监控系统
在道路桥梁施工过程中，会遇到各种各样的问题，比如人员管理问题、材料管理问题、安全管理问题等。因此，使用监控系统可以进一步解决这些问题，例如，监督施工人员的工作情况，从而督促他们的工作；监控施工材料，可以有效避免建筑材料丢失的情况，一旦发现有不好的情况发生，就可以快速与管理人员建立通讯联系，并制止不良情况出现；对于一些难于发现的或不经常关注的施工部分，可以从整体性监控的角度出发，对其进行全面的掌控，从而避免一些突况发生，保障道路桥梁施工的安全性，维护施工的正常进行，改善施工的运行状态。
3.2道路桥梁管理信息系统
道路桥梁施工离不开信息的收集、管理和分析，而道路桥梁管理信息系统主要服务于城市道路桥梁管养一体化的目标。它通过建设桥梁信息数据库和信息服务平台，收集建筑桥梁施工中的相关信息，并准确、客观地分析施工中收集到的数据，从而使道路桥梁设施管理更具科学性和专业性，为道路桥梁施工设计提供更加准确的参考意见。录入建筑桥梁施工信息，可以为道路桥梁的问题治理、安全管理作出突出的贡献。
3.3紧急救援系统
紧急救援系统是道路桥梁施工中不可缺少的系统之一，它是以救援机构和相关设施为基础，同时与监控系统相结合而形成的服务系统。在道路桥梁施工中，难免会发生一些突发事故，当一些事故发生或对人员造成损害时，可以通过紧急救援系统为使用者提供车辆故障现场紧急处置、现场救护、排除事故车辆等服务。它是通过电话通信、互联网通信、交通网络形成一个紧密的连接网，从而协助救援机构展开援助工作，为道路桥梁施工安全提供保障。
结束语
虽然我国智能交通业起步晚，发展时间段，但是在解决城市交通问题方面发挥着巨大的作用，为促进经济社会全面协调发展、保障人民群众生命财产安全创造了安全、高效、畅通、绿色的道路交通环境。所以，要不断加强智能交通技术的运用，借鉴国外先进的技术，从而促进我国交通的发展。
参考文献：
道路交通因何而堵？
不同城市的道路交通拥堵情况具有不同的特点，但总体来看以下几个方面是共同的原因。
（1）汽车交通发展失控，道路建设难以适应车辆超常增长的需求。这个问题对于很多城市来说都存在，道路扩充的速度远远赶不上汽车的增长速度，尤其是在市区，道路扩充的余地是很有限的，车路之间的矛盾日趋尖锐，道路超负荷运转。例如在天津市，由于道路、停车场等交通设施受土地和空间资源配置的制约，道路与交通管理设施建设滞后于车辆和交通流量的发展，城市车均道路面积呈明显的下降趋势，根据统计数据，天津市市内机动车行驶速度1996年平均为26.96公里/小时，比1989年下降了35％，高峰时段，市中心干道路段的机动车平均时速仅为10公里/小时。
（2）停车难的静态问题直接影响交通拥堵的动态问题。这是许多大城市普遍存在的问题，停车场的建设远远满足不了车辆发展的需要，路边乱停乱放现象严重，既影响了交通也影响市容。随着城市车辆保有量的迅速增长、外来车辆的大量增加、公共停车设施的严重滞后，以及停车设施多头分散管理、相互脱钩、缺乏联系与协调，使目前车辆停放愈加困难，尤其是城市中心商务区的停车难问题日益突出，成为亟待解决的社会问题。例如青岛市路内（包括路边和路上）停车位占公共停车泊位的比例约为73％左右，且公交车公共停车泊位万人拥有率很低。
（3）政府用于市政基建的资金有限。这一点在很多城市（例如广州市和青岛市等）都有体现，由于政府用于市政基建投资资金的限制，加上法规、管理措施不配套等各方面的原因，制约了主城路外公共设施的开发建设速度。北京的这一问题还不是很明显，但也存在城市交通投资主体单一的问题，如果一直这样下去就会难以适应当前和未来发展的需要。
（4）对公共交通的重视不够和投资不足。要解决城市的交通拥堵问题，大力发展公共交通才是出路，北京、上海、广州等特大城市尤其如此。目前国内的公交系统信息化应用还比较落后，很多公交公司的车辆调度仍然依靠人工进行，不仅效率低，而且很容易造成车站的拥堵。目前智能公交调度系统在国内基本处于空白阶段，也是方案商可以重点发展的领域。以广州为例，与广州市的经济发展程度和GDP相比，广州市在公共交通建设上的投入却很有限，公共交通投入低于广州市财政收入的增长速度，市财政逐年增长，对公共交通的补贴却逐年减少，同时广州对公交专用车道的认识也需要进一步提高，2010年亚运会的召开将使广州公共交通面临比较大的压力。
除此之外，其他原因如道路功能的战略规划失当、城市道路资源利用率低下、城市中心区土地开发强度与其交通环境最大允许容量的矛盾日益突出、出租车空驶率仍然比较高等问题，也增加了无效交通量，导致拥堵产生或严重化。
中国智能交通
既然道路的扩充有限度，而机动车又在不断地高速增长，车路的供求矛盾如此尖锐，什么办法能使道路交通的拥堵情况得到改观呢？这时候很多人想到了智能交通。
智能交通要解决的问题其实就是两个字――秩序。既然汽车数量在不断增加，道路快速扩充又不现实，那么解决车辆行驶的秩序问题就显得尤为重要。所谓智能交通系统（Intelligent Transport System，简称为ITS），是一种集信息技术（IT）、人工智能（AI）、电子控制、地理信息（GIS）、全球定位（GPS）、影像、计算机处理、有线/无线通信等多种技术在一起的交通运输管理系统，能对各种运输方式进行现代化、科学化的智能管理。
在一些发达国家，例如日本、欧美国家，一些技术在智能交通领域的应用已经比较成熟，智能交通的应用成效也日益显著，中国政府从上世纪90年代后期也开始重视职能交通领域技术的发展。2000年初，科技部会同国家计委、经贸委、公安部、铁道部、交通部等几十个部、委、局联合建立了发展ITS的政府协调领导机构――全国智能运输系统协调领导小组及办公室，并成立了ITS专家咨询委员会，交通部、建设部和公安部已先后成立了智能运输系统工程研究中心。中国在全国智能运输系统协调小组及办公室的直接指导下，通过产、学、研相结合的方式开展研发和推广应用。全国智能运输系统协调领导小组及办公室负责组织研究制定中国智能运输系统发展的总体战略、技术政策和技术标准，以及相关的扶持政策，积极支持有关部委、地方、企业及科研单位，根据行业、地区特点开展ITS关键技术研究与应用示范，促进产业化。
“十五”期间，中国政府非常重视ITS的共性和关键技术的研究，并在“十五”科技攻关重大专项中安排了“智能交通系统关键技术开发和示范工程”项目。在共性基础研究和关键技术研究中，国家安排了10个项目对全社会进行招标，项目实际投入经费总额超过15.89亿元人民币，其中，中央划拨经费5000万元人民币。同时，“十五”期间，在“智能交通系统关键技术开发和示范工程”重大专项中，北京、上海、广州、深圳、中山、重庆、天津、青岛、济南、杭州十个城市成为智能交通系统应用试点示范城市，为了配合奥运会的筹备，同时还在国家项目的基础上又在10个城市安排了11个项目开展了更加广泛的工作。
智能交通的作用领域及范围
智能交通所涉及的领域，以及这些领域对缓解交通拥堵能起到的作用，主要有以下方面。
（1）智能交通信号控制系统。这是智能交通的重要组成部分，可以对交通信号实行智能化控制，根据车流量的大小来决定红绿灯时间的长短，也可以在一定程度上缓解交通拥堵情况。目前，北京的智能交通信号控制系统在284个路口、17条道路、114处信号灯已实现。未来五年内，北京市还计划将90%的信号灯纳入智能交通控制系统，到那时十字路口的车辆等待时间会相对缩短。
（2）交通流信息采集处理/分析、系统。这一系统的作用，和行进中的车辆进行道路选择有着直接的关系，也因此直接关联到交通疏导能力。就中国各城市而言，北京在这方面做得比较好，上海、广州、宁波、大连等其他几个城市在该领域也有所尝试。北京市的实时动态交通流信息采集、处理／分析、系统示范工程已经完成，系统按照使用对象的不同可分为对内显示子系统和对外子系统，对内显示子系统的用户为交通管理者，系统信息作为管理和决策依据；对外子系统的用户为出行者，系统将有关的交通信息通过交通广播电台和电视台以及显示大屏等形式，供出行者参考。
（3）公交智能调度系统。在这一领域，青岛市走在了前列。青岛的公交智能调度平台经过多年的建设已经相对比较完善，已经开始为青岛的道路畅通做出了贡献。北京这几年在这方面也加强了投入，已经建立起来的系统包括客运枢纽站运营调度管理与乘客信息服务系统、公共电汽车区域运营组织与调度系统、南中轴路大容量快速公交智能调度系统和公交车救援调度系统等子系统。例如北京的公共电汽车区域运营组织与调度系统，通过对区域内公交车进行统一组织和调度，提高公交线路的调配和服务能力，实现区域人员集中管理、车辆集中停放、计划统一编制、调度统一指挥，人力、运力资源在更大范围内的动态优化配置，降低公交运营成本，提高调度应变能力和乘客服务水平。并且，作为示范工程的11条线路也已于2005年完成。这些系统可以使公共交通实现合理调度，合理运营，为乘客出行提供了很大的方便。
（4）停车诱导系统。这也是国内主要城市近几年大力投入的一部分。北京的停车诱导系统目前在西单商业街建成，未来在金融街、中关村等地区也将建设停车诱导系统；广州市的一些繁华商业中心地区也建起了交通诱导系统。随着车辆的增加，停车的静态问题会直接影响到交通的动态问题，停车诱导系统可以对出行者的停车事先进行提示，减少车辆在道路上无效停留的时间。
（5）出租车智能指挥调度系统。在这一领域，广州市做得比较好，交通指挥中心的总平台已经与多个大型出租汽车公司的平台整合起来，可以实现全市范围的统一调度、统一指挥，提高运行效率，减少出租车的空驶率等。
（6）综合信息平台。综合信息平台可以说是几大系统中最重要的部分，就是将上述系统统一起来，建成一个大的平台进行综合管理，然后将采集来的交通方面的信息向政府、企业、公众公布，目前，诸多城市，例如北京、广州、青岛等，都在建设这个平台。无论是交通的管理者还是出行者，如果对实时的道路交通信息都能做到心中有数，那出行的效率就会大大提高。例如北京的交通综合信息平台，已经成为北京市智能交通系统的支撑层，是连接其他应用系统的枢纽，负责全市综合交通运输系统信息的存贮、处理和，是北京市智能交通系统的核心建设内容。该平台将于2007年之前完成一期工程建设，可以实现向政府交通管理部门提供决策支持，向社会公众提供多方式、全方位的交通信息服务，为2008年奥运会的成功举办创造条件。
其他，货运调度系统、物流信息系统等也会影响城市交通。在智能交通系统的建设中，上述系统的应用对缓解交通拥堵可以起到相当的作用，相信随着应用的逐渐成熟，智能交通系统所发挥的效能将会越来越大。
市场规模可观但挖掘不够
智能交通是一个市场前景看好的市场，中国的智能交通市场已经进入了成长期，对于在智能交通中扮演最重要角色的IT 系统集成来说，这属于名副其实的朝阳产业。计世资讯的研究结果显示，2006年中国智能交通的投资额将会达到91.94亿元人民币，比2005年增长23%（见图）。
图 2005-2006年中国智能交通建设投资规模
智能交通市场增长的动力，首先来自国家和政府对ITS建设的重视程度越来越高；其次，2008年奥运会在中国的举办，也将带动北京及相关城市ITS的发展；第三，城市道路和交通问题的日益严重，企业和个人对出行效率更加关注，使ITS的发展迫在眉睫；此外，信息技术的迅速发展，也将带动智能交通的发展。
智能交通尽管市场前景光明，但是目前来看，对商机的挖掘远远不足。究其原因是多方面的，除了产业链不成熟、基础技术薄弱、产品产业化水平低、软件投入过少等原因外，最重要的原因是，在系统设计阶段没有充分考虑到城市交通的实际需求，例如作为智能交通重要服务领域之一的VMS（可变信息情报板）系统在北京、上海、宁波、大连等很多城市都已投入使用，但是实际效果却大不相同。
从技术角度而言，不同城市的VMS系统采用的信息技术都基本相同，排除各城市交通状况等客观因素影响，应用水平的巨大差异，最主要的因素在于系统设计时，是否认真考虑了城市的实际交通需求，并从这种需求出发合理设计VMS系统所需具备的功能。一些城市在功能需求定位上的误差，直接导致了系统最终的实施效果差强人意。
智能交通的核心问题是解决交通的规划、调度、监控和服务。作为一门新兴的应用科学，智能交通研究和使用的重点都应该集中于交通需求的本身，从实际出发，找到问题，分析问题，从而确定解决问题的方法和手段。智能交通系统是否能发挥应有的作用，取决于其系统规划和设计的内涵。国内有大量的智能交通项目，购买了大量的先进设备，上马了大量的先进系统，可是实施后发现对改善交通毫无用处，甚至根本就无法投入使用。究其根本，就在于没有遵循智能交通的客观规律，没有从交通需求实际出发，盲目投入，导致资源的极大浪费。
道路信息采集和系统最具发展前景
既然道路信息采集和系统是智能交通的一个重点应用领域，同时也被当做是智能交通中最具成长性的领域，那么，道路信息采集和系统的市场前景为什么如此被看好呢？以下是我们分析的几个主要原因。
（1）国家和政府的高度重视给信息采集和系统的发展带来了良好的政策环境。
交通部表示，“十一五”期间我国将建设国家公路基础设施信息采集网络等五大系统。这“五大系统”包括：
a. 建设国家公路基础设施信息采集网络；
b. 建设交通信息和共享网络；
c. 建设由我国自行或合作开发运营的位置信息服务系统；
d. 进一步开发和应用高速公路监控管理系统；
e. 在国家高速公路网、国家干线公路网上逐步建立交通监控、交通信号、交通诱导等手段先进的交通管理系统。
从“十一五”的重点规划，就可以看出交通信息采集和共享已被提到了相当的高度。
此外，公众出行交通信息服务系统作为交通部2006年的三项信息化建设示范工程之一，也在2006年初正式启动。“公众出行交通信息服务系统”是依托公路信息资源整合系统和客运站场管理信息系统的信息资源，通过互联网、呼叫中心、手机、PDA等移动终端、交通广播、路侧广播、图文电视、车载终端、可变情报板、警示标志、车载滚动显示屏，以及分布在公共场所内的大屏幕、触摸屏等显示装置，为出行者提供较为完善的出行信息服务。
（2）用户需求是信息采集和系统成长的主要驱动力。
无论是个人用户还是企业用户，对道路信息采集和的需求都越来越明显。目前主要城市的私家车数量越来越多，交通拥堵情况严重，用户对于出行效率越来越看重，对道路交通信息的依赖程度越来越高。
与个人用户需求相比，针对单位的信息应用模式会先成熟起来。目前针对单位的信息应用模式应该更快一些发展，单位的采购比较集中，同时消防局、救护车、警车等特殊行业对时间和效率要求非常高，在特殊情况下成本考虑退居次位，对道路交通信息的需求也很大。
（3）目前各种基础数据资源已经具备，这使得信息采集和的应用普及成为可能。
目前各种道路基础数据资源已经具备，有待整合利用。不少城市的基础数据都已可迅速收集，但对资源进行整合分析和综合利用的能力还相当缺乏。一些城市在信息采集和方面甚至已经走在了前列，如北京、上海、宁波等。从全国范围来看，北京的道路交通信息采集系统还是比较领先的，目前在北京的环路，如二、三、四环都已经实现了数据采集的无缝覆盖，大概每隔800～1000米就有一个数据采集点，数据采集方式主要是采用微波、超声波和视频探头；在一些主要路口，还设置了感应线圈。
从2006年3月开始，北京市民在出门前就可以在网络上查询目的地的路况信息，以及实时的交通状况；同时，还可以加装车载的引导系统，通过GPS可以接收到最新的路况信息，根据自己的需要选择最佳路线。
2006年4月6日，北京市第一个面向公众出行服务的综合交通信息服务网站――“北京公众出行网”（省略、省略）正式开通，该网站作为北京市公众出行信息服务示范工程的一部分，可以为公众提供动态交通信息、交通基础设施信息、客运信息、交通黄页、出行常识等5类信息服务。系统的建成为广大公众提供了全面、综合的交通信息服务，对提高北京市公众出行交通信息服务的水平具有很好的示范作用。
（4）未来智能交通需要重点解决的问题就是信息的采集和。
ITS中心主任王笑京表示：“未来智能交通需要重点解决的就是信息采集和的问题。”相比较而言，中国现在的信息采集系统已经较为全面，而信息系统还没有跟上，这也是现在智能交通建设最需要解决的问题。王笑京还认为，“目前存在的主要问题就是缺乏信息的有效利用，各种手段有利有弊。”
道路交通信息采集和的主要问题是信息没有有效利用、缺少提供手段、数量和实效都有限。国内的手段基本以免费的方式为主，例如网站、路边电子显示屏、电视、广播等，发达国家基本上也采取类似的方式，每种方法都各有利弊。目前，车载终端被看做是最好的信息手段，但是由于成本过高，每个车载终端要上万元钱，且车载终端是属于消费者消费行为，让消费者买单不太现实。
除了北京之外，其他城市在道路信息采集和方面也做了许多尝试。
广州出租车实现车载装置诱导功能，既是信息发出者，又是信息受益者。广州智能交通系统（ITS）公用信息平台目前已经完成一期工程，只要车辆安装了该系统车载终端，就能与智能交通系统联网，从而实现车辆行驶状态分析、道路拥堵实时状态分析、线路优选、行车诱导等功能。广州目前已有1万辆“卫星的士”安装了这种可以用于定位、通信、刷卡消费的车载终端系统，系统内的信息每隔数十秒会不断更新。
2、物联网技术在智能交通中的具体应用
2.1在车辆不停车稽查系统中的应用
从技术设备以及工作原理方面来看,该稽查系统是由三个部分来组成:第一,车载的标签;第二,高速远距离超高频阅读器;第三,后台的计算机控制中心。当车辆进入被监测的范围之后,超高频的阅读器在行驶车辆的电子标签当中就可以把车牌号读出来,比如把该车牌号定为A1,同时摄像机会对车牌图像进行实拍,之后传到交通管理中心,再由车牌照的自动识别系统对车牌号A2进行识别。接下来系统把A1和A2做比对,如果根本没有和A2相同的A1存在,一定就是假套牌车以及其它一些违法的车辆,随后系统就会自动发出报警声音,相关管理人员就可以对该车辆进行缉拿;如果A2和A1相同,还要看一看A1是否在交管部门的黑名单当中,这样还可以识别出该车辆的一些违规记录。该系统可以非常有效的提高交通管理部门对一些违规车辆的稽查效率。从长远来看,物联网技术的应用不但可以对违法车辆的查处进行服务,还有很大的潜力可以扩展到其它领域,有着很好的发展前景。
2.2物联网技术在车辆中的应用
像专用的微波短程通讯技术,能够为车辆的物联网管理提供更加高速的采集方法以及全环境下动态监管的方法。在车辆内安装射频电子装置,能够让被标识车辆的静态身份信息和动态的运行信息有机地结合起来。
2.3通过物联网技术对警员进行定位
智慧城市发展已经进入了一定的发展阶段，市场规模已经初步呈现，各方也都比较看好智慧城市的发展前景。
智慧城市产业的理论框架和产业链条已逐渐成型。智慧城市是一种区域经济发展新模式，由于物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术突破所引发的产业结构优化和产业转型是可持续的。同时，由于新一代信息技术应用带来了产业链价值的整体提升，传统的电子信息产业在这些新兴技术引入后发生了新的变化，我们将这一发生变革的产业称之为智慧城市产业。智慧城市产业是新兴的产业概念，它是伴随着智慧城市的建设而出现的；智慧城市产业是一个融合的产业概念，不仅包含了云计算、物联网等新一代信息技术产业，还融合了传统的电子信息产业。智慧城市产业是围绕智慧城市建设和运营而产生的产业主体和产业生态环境的总和，指围绕智慧城市产品提供、解决方案和运营服务提供的相关产业。智慧城市建设需要智慧城市产业提供强有力的支撑，伴随智慧城市建设的逐步推进和持续运营，智慧城市产业将对城市加快产业结构转型升级，对构建现代产业体系和经济社会全局、长远发展等产生重大引领带动作用。智慧城市建设与智慧城市产业发展相辅相成，最终打造智慧城市产业链与生态圈，形成良性发展态势。
智慧城市应用为产业发展开拓了巨大的市场空间。随着社会生产生活方式的不断改变，城市管理和服务对信息化应用需求不断发展和创新，中国各级政府投入大量资金进行城市信息化建设，截止到2011年底，开展智慧城市建设的城市已达40余个；到2012年底，这一数量已经达到69个，增长了72%。统计数据表明，2012年中国智慧城市投资规模已逾千亿元，未来5年内智慧城市投资规模还将不断增大，为智慧城市产业发展提供了广阔的市场空间。大规模的建设落地以后，大规模的应用和持续的运营也将立刻被提上日程，市场空间将进一步被放大。关联产业的高速发展，已经成为新的经济增长点，为智慧城市产业注入活力。物联网、3G和4G移动宽带、云计算、超级计算、存储技术等多种新兴产业与智慧城市产业有交叉和涵盖关系。这些产业多处于发展初级阶段，创新性强，研究机构和新兴产业众多，国内外大企业争相布局相关业务。
智慧城市产业发展政策环境进一步优化。国家大力扶持新兴信息产业的发展，国家发改委出台《国家战略性新兴产业发展“十二五”规划》，工信部了《“十二五”产业技术创新规划》、《电子信息产业“十二五”发展规划》及系列子规划，财政部、工信部联合印发《物联网发展专项资金管理暂行办法》。同时住建部出台了《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系》，并开始推动国家智慧城市的试点申报工作，工信部制定了《智慧城市评估指标体系》并开始征求意见，相关标准制定的工作，推动了智慧城市健康发展，同时也为智慧城市产业发展提供了政策环境。
智慧城市是一场产业革命
展望未来，智慧城市产业在政府、企业、市场多方的持续关注和投入下，在产业链各环节的共同推动下，将迎来更加蓬勃的发展。
业内估算，“十二五”期间用于建设智慧城市的投资总规模将可能高达5000亿元，各地智慧城市建设将带来2万亿元的产业机会。在货币政策整体平稳的背景下，智慧城市成为拉动投资的又一突破口。
智慧城市在“十二五”期间将发挥拉动消费、扩大和优化投资、改善民生的多重效应；而建设智慧城市将是改善民生、促进社会转型升级，从而推动新型城镇化、全面建成小康社会的战略选择。截至目前我国提出智慧城市建设的城市总数达到了154个，投资规模预计超过1.1万亿元；而在“十二五”规划或政府报告中提出建设智慧城市的地级以上城市共有41个，其中副省级城市10个，直辖市中北京、上海、天津均提出了智慧城市建设。其中，与民生联系最为紧密的医疗信息化、绿色建筑和智能交通等领域有望获得更为确定的政策支持与资金投入。
据国际数据公司（IDC）的数据显示，2011年我国医疗行业IT花费是146.3亿元，同比增长28.9%，增速比2010年提升了3个百分点；预计2016年我国医疗行业IT花费市场规模将达339.9亿元，2011至2016年的年复合增长率为18.4%。医疗信息化应用将在提高诊疗效率、降低病人看病成本、医疗行业监管和政府管理等方面发挥效用。
我国的能耗结构中，建筑占据了大约1/4；用电结构中，建筑用电也占据了约1/4。今年1月，住建部《“十二五”建筑节能专项规划（征求意见稿）》，目标是到2015年城镇新建建筑执行不低于65%的建筑节能标准，城镇新建建筑95%达到建筑节能强制性标准的要求。由此可见，未来智慧城市所带来的能源消耗将促进绿色建筑的长远发展。
中图分类号： TP391.9 文献标志码：A
引言
随着城市现代化的快速发展，汽车拥有量的急剧猛增，公路规划建设的不配套，加之交通管理手段的滞后，“城市交通拥堵”问题，无疑是现代城市管理的一大难题。物联网技术是一个跨学科的专业领域，将大量来自完全不同专业领域的技术综合到一起[1]。智能交通与物联网的融合将是今后智能交通的发展趋势。随着智能交通系统的发展，车辆通信网络已经成为该领域的热门网络通信技术，有着广泛的发展前景，路由协议是车辆通信网络中关键的环节之一。
1 移动自组网中――Ad Hoc网络简介
1.1 Ad Hoc网络的基本特点
通过移动IP协议，用户可以在移动的情况下依然保持网络的连接，这种网络的运行要基于预先架设好的网络设施，在全球覆盖范围内采用外地价格昂贵，并且外地经常会有信号衰减和干扰而无法使用[2]。为了减少外地的数量而保持网络的覆盖范围，以及不能依赖预先架设的网络设施的场合仍然能实现临时快速自动组网，Ad Hoc网络（简称MANET）应运而生。
一个MANET网络由一组移动主机组成，这些主机不需要依赖已建立好的基础设施，进行集中控制就可以进行通信。一般利用天线就可以建立主机之间的无线链路从而完成通信。考虑到无线电波的能量限制和频道利用率等情况，一台移动主机不能只以单一跳数的形式直接和其他移动主机进行通信。在这种情况下，必须采用多跳的通信方式[3]。MANET中的每一台移动主机就相当于一台路由器。
1.2 Ad Hoc网络的特点
由于使用无线通信技术，Ad Hoc网络具有无线通信系统的链路质量低、节点通信距离有限、带宽受限制等特点，所以也具有带宽优化、传输质量增强和能量控制等问题。Ad Hoc网络与传统的蜂窝移动通信系统不同，是一种无中心的网络，要求其中的节点通过运行分布式算法来协调它们的行为，如信道接入、路由等。由于使用多跳的通信方式，Ad Hoc网络也面临新问题，如网络配置情况广播、发现和维护路由等[4]。
车辆通信网络是传统的移动自组织网络（MANET）在交通道路上的应用，是一种特殊的移动自组织网络。车辆通信网络作为智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的重要组成部分，已经得到学术界和工业界越来越多的重视。其最重要的特点是能进行车与车之间（vehicle-to-vehicle，V2V）和车与路之间（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）的信息交换，从而达到车辆与车辆之间、车辆与路边的基础设施之间的实时通信，利用这些信息来提高道路交通的安全与管理效率[5]。
2 车辆通信网络的路由技术
在单跳网络中不存在路由问题，当数据跨过几个节点传输数据时，必须使用路由协议功能[6]。路由是网络层的功能，它为分组传输指定源节点到目的节点的路径。针对移动自组网已经开发出多种基于不同策略的路由协议，将移动自组网分为以下四种两两相对的类型：（1）预选型和随选型；（2）平面型和层次型；（3）GPS辅助型和非GPS辅助型；（4）单路径型和多路径型[7]。本文根据不同的路由策略主要讨论预选型和随选型路由协议。
2.1 预选型路由协议
预选型路由协议也称为主动型路由协议或前应式路由协议。预选型路由协议是表驱动的，需要在每一个节点维护一个或多个路由表。每个节点定期向网络广播拓扑信息，维护路由表的最新路由信息，采用不同数量和内容的路由表和不同的广播策略，形成不同的路由协议：DSDV、WRP、FSR和OLSR等。
2.2 随选型路由协议
随选型路由协议也称为反应式路由协议、按需路由协议、是专门针对移动自组网提出的。随选型路由协议并不事先生成路由，仅在源节点需要时才生成路由。分为路由发现和路由维护两个阶段。该路由协议有：AODV、DSR、TORA和SSA等。
（1）AODV（Ad Hoc On Demand Distance Vector）是采用基于距离矢量算法的一种路由协议，AODV中两个重要协议过程：路由发现和路由维护。在自组网中当一个节点发送数据包给一个目的节点时，采用路由发现过程来动态决定这条路径。AODV的重要特点是每个节点都维持一个基于时间的每一个路由表项利用率的状态信息；AODV通过扩展环方法控制在路由发现规程中RREQ的泛洪式发送。
（2）DSR允许网络节点动态发现经过多条路径的路由，重要的特点是利用了源路由。DSR不使用周期性的路由广播消息，有效减少网络带宽的开销，该协议的所有操作都是按需的，与AODV相似，DSR协议也包含路由发现和路由维护两个重要协议过程。DSR的路由发现过程是一个寻找从源节点到目的节点之间的源路由的过程。
3 车辆通信网络的建模与仿真
利用 OPNET Modeler 仿真平台，建立一个由 9个车辆节点组成的车间通信网络模型。车辆通信网络路由协议的仿真分析比较如下。
（1）图1显示的是两种协议的吞吐量的比较，从图中可以看出AODV协议的吞吐量高于DSR协议。因为AODV协议实现了DSR和DSDV协议的组合，因此与采用源路由的DSR协议相比，AODV协议提高了网络带宽的利用率，在吞吐量特性方面要优于DSR。
（2）图2显示DSR协议的负载明显小于AODV协议，这是由于DSR协议路由负载主要是RREP与RERR分组，用来建立多条到目的节点路由。DSR协议使用了缓存技术和混杂接受方式侦听路由请求分组，从而最大程度地降低了路由负载。而AODV协议路由负载主要是RREQ分组。
（3）图3显示在丢包率方面，开始AODV比DSR的丢包率小，随着仿真时间的变化，AODV和DSR都是稳定维持在一个小的范围内，DSR协议的性能始终保持在一个比较稳定的范围内，而AODV则随着仿真时间的增加而出现明显的增大。
从以上仿真结果分析可以看出，对于车间通信V2V网络，AODV 路由协议在吞吐量、路由负载、丢包率等性能上都比DSR路由协议更适合实际网络的通信要求。
结语
文章建立了智能交通系统多跳场景V2V的无线数据通信场景，使用OPNET Modeler软件进行建模和仿真，对V2V场景的无线网络的总体性能进行了评估。但是，用OPNET Modeler软件来仿真车辆通信网络是理想状况，与实际车辆仿真还是有差距的，未来的研究应该向实地实验发展。
参考文献
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[2]吴娇蓉，辛飞飞.交通系统仿真及应用[M].上海：同济大学出版社，2012.
[3]刘宴涛，，秦娜.无线自组网移动性建模技术[M].北京：电子工业出版社，2012.
[4]陈敏.OPNET 网络仿真[M].北京：清华大学出版，2004.3.
本次调研的主要目的是为了按照江苏省区域经济发展需求设置更加合理的专业培养方向；根据产业结构调整优化物联网专业人才培养方案相关内容；明晰三维度动态能力集中相关能力需求；把握本专业人才需求状况、确定本专业面向的岗位群、对本专业进行重新定位、同时剖析目前专业教育存在的问题与不足。
本轮调研主要目的在于及时掌握南京及江苏省信息网络技术产业规划及发展状况，及时了解产业结构调整对人才需求的变化，以及云计算、物联网等新技术推动企业发展的信息。
在掌握企业岗位调整、岗位能力需求变化、用人变化等信息基础上，考察同类院校在本专业设置及人才培养方案方面的变化，为2017级人才培养方案的调整和2016级人才培养方案的制定提供论证。
（2）调研对象
本次调研的主要范围在江苏省，兼顾长三角地区。调研的主要对象是不同规模和类型的行业企业，相关领域的行业专家、同类院校。
调研产业中企业岗位设置和用人需求主要是为了解人才需求种类和规模，明确专业培养定位。内容主要包括当前企业岗位名称、岗位工作内容、岗位用人需求等。
调研岗位工作过程中能力需求主要是为明确人才培养规格，分析典型工作任务，构建学习领域课程体系。内容主要包括岗位工作任务的产生、执行、结束全过程，及完成岗位工作任务所需的知识和能力。
2 调研方法与内容
（1）调研方法
本轮调研根据不同调研对象及环境，采用不同调研方法，包括：
1）对企业访谈，联系企业的技术部门、人力资源等相关部门，进行面对面调；
2）对合作企业、兄弟院校、毕业生主要采用问卷、现场、资料等调研方法；
3）对网络媒体主要采用资讯报告、信息检索汇总等方法进行调研；
（2）调研内容
围绕调研目标，确立区域产业规划、产业技术和经济发展、用人需求、岗位需求、岗位工作过程所需能力等方面的调研内容。
调研区域产业规划主要是为清楚了解江苏省及南京市对物联网产业的定位及规划项目，及借此带动的经济发展和人才需求。内容包括江苏省及南京市对物联网产业的规划、已设立及将设立的建设项目及投入规模等。
调研本区域物联网产业技术发展和?济发展，主要是为了解当前及未来一段时间产业发展的新动力及发展前景，并借此对未来人才需求作出预测。内容包括产业技术应用情况、产业经济比重及增长情况等。
调研产业中企业岗位设置和用人需求主要是为了解人才需求种类和规模，明确专业培养定位。内容主要包括当前企业岗位名称、岗位工作内容、岗位用人需求等。
调研岗位工作过程中能力需求主要是为明确人才培养规格，分析典型工作任务，构建学习领域课程体系。内容主要包括岗位工作任务的产生、执行、结束全过程，及完成岗位工作任务所需的知识和能力。
3 调研分析
（1）行业发展对本专业人才需求的趋势
在调研中，了解到物联网产业具有产业链长，涉及多个产业群的特点。物联网的产业链从传感器、芯片、软件、终端，整机、网络到业务应用，主要涉及芯片与技术提供商、应用与软件提供商、系统集成商、网络提供商、系统集成商、运营及服务商、用户七个环节，包括了RFID芯片设计、二维码码制、电子标签、读写器模块、读写设备、读写器天线、智能卡、系统集成解决方案、专业性的软件产品及解决方案、数据的传输承载网络服务、终端接入控制、终端管理、行业应用管理、业务运营管理、平台管理等技术。物联网的应用领域覆盖到工业、农业、交通、医疗、环境、娱乐、公共事业、安全等各个领域，在智能交通、物流管理、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等方面应用最为广泛。
（2）企业对本专业人才的需求情况
1）人才需求分析
目前物联网概念下的企业数量非常多，社会需求量也大，但是人才供给量很少，远不成比例。且未来几年，物联网技术会在社会各领域中广泛普及，因此这个专业的就业具有非常广阔的前景。“十二五”期间物联网产业重点领域包括智能交通、智能物流、智能电网、智能医疗、智能工业、智能农业、环境监控与灾害预警、智能家居、公共安全、社会公共事业、金融与服务业、智慧城市、国防与军事等。物联网各主要领域均需要大量人才，据工信部统计，以下领域未来5 年对物联网人才的需求量预估为：智能交通：20 万；智能物流：20 万；智能电网：100 万；智能医疗：100 万；智能工业：50 万；智能农业：1000 万。
2）岗位需求分析
从产业需求来看，物联网人才总体上分可以分为研究型人才、工程应用型人才以及技能型人才三个类型：
研究型人才主要为研究生层次或研究型高校所培养的毕业生，是各类“研究型企业”或“高新企业”的研发部、研究院所亟需的人才。
工程应用型人才主要为各类本科学校或信息类高职学院毕业生，以从事物联网系统设计、产品开发、物联网项目实施等为主，包括RFID系统设计与开发、嵌入式软件开发、网络安装调试、物联网硬件开发、传感技术开发、市场营销、售前售后技术支持等工作。以系统设计、产品开发、工程项目策划与实施为主的这类企业，在我国数量庞大，其需要的工程应用人才除了需要具备必要基础理论知识的同时，更应注重工程应用技术能力的培养，加强工程实践的实际训练，突出技术应用能力、培养创新能力。
物联网技能型人才往往需要较强的综合能力，对各类高职院校培养物联网高技能型人才提出较高要求，不但需要掌握物联网基础知识、业务知识，更要结合区域的物联网产业情况，培养其技术应用能力、沟通交流能力和管理能力。
3）企业对毕业生职业能力的要求
调研结果可以看出，本次被调研的企业对学生的专业技术能力、基础素质（如动手能力、应用分析能力以及理解交流能力）较为看重，特别是对就职者理解交流能力和应用分析能力的以及动手能力方面，因此，在做好学生专业能力培养的同时，重点打造他们良好的交流沟通能力和知识的应用迁移能力以及实操能力就显得尤为重要。
4 关于专业的思考与建设
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2012) 02-0000-02
Video-based Intelligent Transportation Study
Li Hongmin
(Soochow University,Suzhou215021,China)
Abstract:The social development soon,urban transport capacity increasing,a substantial increase in the number of vehicles on the rapid development of video-based traffic monitoring system.It is a combination of video image processing and pattern recognition technology.As the traditional video is more difficult to achieve.Intelligent traffic through automatic research and analysis and features extraction on the visual content of the information contained in the video data,so that people could use computer video technology search to find the appropriate information.Used in the computer's video image processing,computer vision,pattern recognition technologies such as video image processing computer.Video traffic is very significant meaning in the course of the study is timely and accurate master to monitor the intersection and traffic law and order situation,the commanding officers to provide quick and intuitive guidance to make accurate judgments and timely response to
Keywords:Intelligent Transportation;Video vehicle detection;Moving target detection;Vehicle tracking;Real-time
一、智能交通的概念
交通是经济活动的动脉和纽带。每个城市的道路交通问题都很重要。对于我所居住的城市苏州来说苏州市是一个人口和产业特别密集的特大城市，并且很多道路很窄，人多路少、车多路少是交通基本问题。智能交通系统的前身是智能车辆道路系统。运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种范围很大的交通网络中发挥实时并且高效的作用。智能交通系统的应用范围很广并且在各个行业都很发展。现在应用的地点很多比如机场、车站等交通拥堵的地方，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等
二、智能交通的作用和国内外现状
在国外智能交通的发展很好，并且应用也十分广泛！1995年3月美国交通部首次正式出版了“国家智能交通系统项目规划”，明确规定了智能交通系统的7大领域和29个用户服务功能，并确定了到2005年的年度开发计划。并且确定了几个方面的发展计划。欧盟从仅用于ITS共同研究开发项目的预算就达280亿欧洲货币单位；美国明尼苏达大学的研究人员经过努力研究出来了第一个可以投入实际使用的基于视频的车辆检测系统。在同一个时期，在日本基于视频的车辆检测的研究也开始广泛展开。在美国，美国加州理工大学对在高速公路上运用视频方法的检测技术进行了评估，也对车辆的视频进行了分类研究！美国休斯飞机公司研究出了包括视频检测技术！
三、智能交通的子系统
智能交通系统的功能也比较强大在市面上主要的智能交通的子系统分为：
1.车辆控制系统；2.交通监控系统；3.运营车辆高度管理系统；4.旅行信息系统。
四、常用车辆检测和运动目标检测方法
常用的运动目标检测方法有帧差法、光流法和背景差分法，以及相互结合所产生的新方法。
（一）帧差法
这种方法是通过在已经知道的连续的视频帧中来计算相邻两帧图像的差以此来进行二值化来提取出图像中的运动区域。
（二）背景差分法
背景差分法首先是要构建视频场景的背景图像，然后将把当前帧图像与背景图像的数据进行相减，也就是说做差值。再进行阈值二值化，这样就得到了将运动目标从固定背景中分割出来的二值化图像的数据。
（三）光流法
光流法的车辆检测方法是通过研究图像灰度在时间上的变化与场景中物体的结构和运动的关系实现运动分割和检测。
五、智能交通的发展过程
智能交通事是在较为完善的道路设施的基础上，集成交通通过计算机的视频技术或者其他的相关技术对交通进行指导和互动的过程。 智能交通的发展的重点是在公共汽车信号优先和发展快速公共汽车系统等方面的设计，与此同时要将机动车和非机动车在在道路上的行使起到指导的作用。最终经过各个方面的建设建立成以中央控制的城市交通控制中心，对车辆进行监控和管理，及时排除交通事故，将路况及时地报告给出行者。
六、车辆的跟踪方法
所谓的目标跟踪就是利用图像处理、模式识别等方法寻找视频序列中与指定目标图像最相似的部分的图像，车辆的跟踪和车辆的建车都是是计算机视觉领域内的一个典型问题。只有研究出车辆的跟踪和检测的方法才能实现智能交通！车辆的跟踪不但要准确更加要实时也就识说速度要很快的跟踪和检测。跟踪方法大致可分为以下四种。
（一）基于区域的跟踪方法
基于区域的跟踪算法首先通过运动目标检测或者预先人工设定的方法建立目标区域的模板，然后计算该模板中的图像信息，如颜色、梯度、纹理等，最后将模式图像与每一帧图像进行比较，在比较结果中根据一定的相似性度量准则判断目标在实时图像中的位置，从而建立起目标的跟踪模式。
（二）基于特征的跟踪方法
基于特征的跟踪方法的优点在于如果被跟踪的目标的某一部分特征不能轻易的检测，只要还有一部分特征可以被观测到，就可以完成跟踪任务。但是该算法的难点在于如何确定不同运动目标的特征集合及不同特征的权重。如果采用过多的特征，将会降低算法的效率，且容易产生跟踪错误；反之，运动目标中发生遮挡情况时，则有可能导致目标匹配失败导致跟踪丢失。目前，如何选取高效的特征集合这一问题一直没有得到有效的解决，因此基于特征的跟踪方法也难以取得飞跃性的发展。
（三）基于变形模型的跟踪方法。
基于变形模型的跟踪方法由于含有高层的语义描述和知识，因此跟踪过程中的可靠性更强。模型空间既可以是二维投影也可以是三维空间。
（四）基于3D模型的跟踪方法。
基于模型的跟踪方法通常有三种形式的模型，即线图模型、2D模型、3D模型。
（五）基于金字塔L_K的车辆跟踪
提出基于图像金字塔的LK光流跟踪方法，这种算法顾名思义就是在图像金字塔的最高层计算光流，用得到运动估计结果作为下一层金字塔的起始点，重复这个过程直到到达金字塔的最底层。这样就可以实现对运动目标车辆的快速准确跟踪。并对跟踪获得的车辆轨迹进行平滑优化处理。通过轨迹预处理不仅可以简化后续工作，减少工作量，同时可以为后期的聚类提高其准确率。通过实际交通场景视频中的车辆进行实验分析表明，本文提出的方法，对光线变化、阴影及噪声干扰具有很好的鲁棒性。
七、车辆的检测
在计算机的视频中视频车辆检测系统原理是怎么样呢？实际上车辆检测就是对车辆的特征进行采集以此来进行车辆的检测。
比如车辆的图像采集，首先就是对采集的图像进行数字化处理，这样可以方便于计算机运算处理。车辆识别过程分三步：分割、跟踪和车型判定。图像采集是在视频检测需将摄像机拍摄的视频图像传送到计算机进行分析计算。由于计算机只接收和处理数字信号，因此需要将一幅模拟图像进行采样和量化处理，转化为数字图像，然后交由计算机进行处理。我们把图像的函数i＝f（x，y）来表示图像，f（x，y）表示图像在空间点（x，y）位黄的亮度。图像是自然界景物的反映，我们的人眼感知的景物图像一般是连续的我们把这种图像叫做模拟图像。模拟图像具有连续性。对于这种连续性的模拟图像，计算机是无法进行处理的，必须将代表图像的连续的模拟信号转化为数字信号才能处理。图像信号在空间上的离散化过程称为采样或抽取。在空间上被选取的点就称为采样点或取样点。
采样以后的图像，在空间上被离散成为样本点的二维矩阵。每个采样点的亮度值是一个连续变化的模拟量，我们把对每一个采样点进行量化。
运动车辆检测是利用视频序列图像的时间域以及空间域信息把运动车辆在视频背景图像中提取出来的技术。好的检测方法的特点就是可以非常的准确、快速地从背景图像中分割出来。作为智能交通监控，车辆检测系统十分关键。一个使用的车辆检测系统应该满足很多的要求：
1）能够正确判断此时有无车辆；2）完成车辆统计，提供车流量，车速等交通参数；3）算法简单，能有有效的进行车辆信息处理。
（一）背景差分法
背景查分法师指通过当前图像和背景图像做减法的方式检测运动物体的方法，是视频检测算法中一种常见的检测方法。对待测量的图像和背景图像中每一个像素点做减法，如果差值大于设定的值就认为是背景像素无需标识。利用背景差分法检测运动物体的关键是是如何提取背景图像。目前有很多方法提取背景图像，比较简单的是在无运动物体的情况下拍摄一幅背景图像，利用待测的每一幅图像与其相减得到运动的物体。改方法只能适合用于背景不变或者变化比较小的情况。另一种方法提取背景图像的方法是根据几帧或者几十帧的图像形成背景 ，利用检测后每一个帧待测图像更新背景。这种方法减去提前拍摄背景的麻烦，但是建立背景需要一定的时间，对于急剧变化的外界干扰比较敏感！
（二）边缘检测法
针对城市交通的复杂性，行为识别中运动目标的动态性，本文利用角点特征的平移、伸缩、旋转不变特性，使用运动车辆的Harris角点特征对运动车辆进行特征表达。为了解决传统光流跟踪算法中时间利用太多的问题，我们提出了边缘检测得方法对运动目标车辆的快速准确跟踪。并对跟踪获得的车辆轨迹信息进行表达和预处理，简化后续工作量，同时可以为车辆轨迹模式学习及异常行为检测提高其准确率。通过实际交通场景视频中的车辆进行实验分析表明，本文提出的方法，对光线变化、阴影及噪声干扰具有很好的鲁棒性。
视频检测器与传统检测器相比有其明显的优势，在近年来在智能交通系统中得到了越来越广泛的应用。我们当然知道视频检测器有着诸多优点，但存在的问题也很多。我们认为一个可以投入实际使用的基于视频图像的交通监测系统应该具备处理时间短、计算量低和可靠性高的特点。而且，这种系统所采用的方法必须对场景的误差和外界的干扰应该有很多的方法可以解决。但是在实际的检测过程中却出现很多的问题。比如当我们检测的过程汇总会出现实际的情况很多比如光照。我们知道天气是随着光照情况的变化而变化的，当光照良好时如正午时检测精度最好，还有的就是傍晚和一些恶劣的天气情况下那么检测得效果就一定会较差。另外一个问题是在检测过程中会出现阴影的问题，阴影是造成视频检测方法误检测的主要原因，阴影通常有三种：车辆自身的运动阴影、道路场景中的静态阴影和缓慢移动的阴影问题的解决好坏直接关系到检测结果的正确性。同时车辆在道路场景中的相互遮挡也是必须要考虑的问题。
车辆遮挡的分割，主要面对的问题就是要区分出单一的前景的连通的区域中有多少数字的运动的车辆，接下来就是分割出来每个车辆的位置的边界到底在哪里，最后是区分出不同车辆之间哪个是遮挡车辆，哪个是被遮挡车辆。
从视频图像处理的角度和相关理论上来看，我们可以将车辆遮挡检测与分割的方法分为特征模型、三维模型、推理模型和统计模型。
未来这一领域的发展应该是发展趋势有几个方面：首先最重要的是注重数据的准确率并且能够综合交叉使用多种检测方法。我想这是未来车辆检测的一大发展趋势；另外多检测器信息的融合也是未来研究的重点；同时与交通视频图像的压缩更有效的办法和多媒体数据深入快速的挖掘，也是未来研究的一大研究课题
在未来的视频交通的发展前景一定不可估量的，但是在目前来说还有一些问题。我们要发明出更多的方法来解决这些问题，而多用于计算机的软件和视频技术的研究上，我都么希望在未来的交通中有一种软件可以完全的实现这样的功能。让我们每天的交通状况得到很大的改善。当然我一直认为如果要改变道路交通拥堵的问题不仅仅要靠这些，也要看驾驶人员的意识的提高以及一些硬件设施的完善！我相信总是有一天这种问题会得到很大改善！还给我们所有百姓一个畅通舒适的城市交通！
参考文献:
[1]金红,周源华.基于内容检索的视频处理技术[J].中国图形图像学报,2000,5(4)
[2]许伟,许宏丽.基于颜色特征的视频数据库检索系统[J].计算机工程与设计,2006,27(7)
[5]《智能交通监视技术应用与研究》西北大学博士学位论文
[6]《智能交通系统中视频处理技术研究》华中科技大学博士学位论文
一、引言
1947年在英国率先出现了车辆检测器的相关专利申请，在这几十年的时间里，随着社会经济和工业的快速发展，尤其日渐增大的交通压力以及人们对交通信息的需求，车辆检测技术得到很好的发展，尤其是近十几年车辆检测技术应用广泛。
我国在“十一五”期间，交通流信息固定采集点由1.6万个增加到7.3万个，交通监控点由9250个增加到5.1万个，根据tranbbs市场研究成果，2014年与2010城市智能交通整体市场规模将会翻倍增长，车辆检测技术作为交通流采集的关键技术成为研究的热点。研制出实时性、精确度都能满足实时交通流采集的车辆检测器是本领域研究人员的努力方向，因此大量的关于检测的精确度和/或实时性的专利申请应运而生。
二、四种车辆检测技术的专利申请情况
目前常见车辆检测器主要可以分为磁频车辆检测器、波频车辆检测器、射频车辆检测器和视频车辆检测器[1]。图1示出了上述四种车辆检测器专利申请量的趋势，为了能够得到时效性较高的分析结果，同时避免专利申请公开滞后性（专利申请至专利公开有一定的时间间隔）带来的统计误差。现对2000年到2012年的车辆检测器专利申请量进行分析，图1示出了2003-2012年车辆检测器专利申请量的年度发展趋势，该10年的专利申请可以分为两个时期：
图1显示出，磁频车辆检测技术和波频车辆检测技术的申请量趋于平稳，这是因为上述两项车量检测技术起源较早，其发展已经日渐成熟，处于发展的成熟期。对于视频检测技术的发展，其呈现稳定的增长，但是增长幅度不大，这是因为射频技术起源于二战时期，其开始用于军事领域，直到20世纪90年代欧洲开始将其用于民用领域，因为其技术相对成熟，主要是领域方面的扩展，且其成本较高，因此其申请量趋于平稳；视频车辆检测技术呈现迅速增长趋势。原因在于：随着经济的发展加速、人工智能、集成电路技术、传感技术、通信技术的迅速发展，人们对交通智能化要求不断提高，大量的公司以及高校开始研发实时性和准确性更高的车辆检测器以及智能交通系统。由于磁频车辆检测器和波频车辆检测器和射频车辆检测技术趋于成熟，射频车辆检测技术应用领域越来越多，其核心技术需要突破，视频车辆检测技术又还在研发的初级阶段，并且没有出现新的突破，研究人员虽然依然在进行大量的基于视频车辆检测技术进行交通流检测，但是研究的算法的实时性和精度都有待提高。因此，研究人员需要开发鲁棒性、实时性、精度都要达到一定高度的车辆检测算法来进行突破。
三、视频车辆检测技术的国内外专利申请分析
图2显示了视频车量检测技术国内外专利申请量的分布情况，从图2可以看出我国视频车辆检测技术从2003-2012年一直处于迅速增长时期，这是由于我国关于视频车辆检测技术发展较晚。
国外从20世纪70年代就开始进行视频车辆检测技术的研发，在理论上和实践上都取得了一定的成绩。我国的视频车辆检测技术起步较晚，是到20世纪90年代才起步，目前还处于初级阶段，且视频车辆检测技术由于其应用的环境和检测范围的优势，以及国外的车辆视频检测器售价高（如美国ITERIS公司的vantage edge2售价在4000左右）[2]，激发了研发人员的热情。
因此专利申请量迅速增加，国外的关于视频车辆检测技术的申请量处于平稳增长趋势，在已经有了比较好的研发基础上，国外很多企业开始着重研究关于视频车辆检测技术的新应用，不仅仅追求检测的精度和实时性，而且注重与其他应用的结合，例如驾驶辅助或是导航等方面的结合。
四、结语
车辆检测技术是智能交通技术主要的组成部分，是智能交通发展的重要共性基础技术，在智能交通相关技术亟待解决的情况下，需要车辆检测技术的进一步研发。目前市场上地磁车辆检测器和视频车辆检测器的应用处于前两位，对基于磁频类检测器的研究，可通过对检测器探头和信号处理装置的改进，来提高检测器的可靠性和使用寿命，对于波频车辆检测器的研究重点在于提高检测器的精度和抗干扰能力，由于此类检测器具有便于安装和维护的特点，因而也有着良好的发展前景。
对于射频车辆检测技术，急需解决核心技术，超高频技术不完善，制约应用发展，视频车辆检测技术其应用前景广阔，但是其检测的实时性和精度需要视频检测算法的支撑，开发出能够满足实时性和精度要求的视频车辆检测方法是需要改进的地方。
