科技创新导报２００９ ＮＯ．０９
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
技 术 创 新
智能交通系统中的数字图像处理技术①
刘倩
（西南交通大学 四川成都 ６１００３１）
摘 要：目前在智能交通系统（ＩＴＳ）领域中，数字图像处理技术扮演着极其重要的角色。本文主要对智能交通系统（ＩＴＳ）研究的内容，数字图像处理技术的发展、主要内容及其在车牌识别中的具体应用等做了详细的分析、研究及阐述。关键词：数字图像处理 智能交通系统 车牌识别中图分类号：ＴＰ７５１文献标识码
：Ａ
文章编号
：１６７４－０９８Ｘ（２００９）０３（ｃ）－００１４－０２
为了改善混乱的交通状况，减少拥堵，提高运输效率并提高交通的安全性，运用各种高新技术，系统地解决道路交通问题，产生了新的研究和应用领域——智能交通系统ＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）。它是当今国际交通运输科技和信息技术科技竞争的热点。
数字图像处理技术从广义上可以看作是各种图像加工技术的总称，是从２０世纪６０年代以来随着计算机技术和ＶＬＳＩ的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。
数字图像处理的数据量非常庞大，因此计算机计算能力的迅速提高；运行速度的大大提高；价格迅速下降，以及图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，都为数字图像处理技术在ＩＴＳ领域中的广泛应用提供了条件。数字图像处理技术在ＩＴＳ领域中占有很重要的地位，具有广阔的应用前景。
融合了计算机视觉与模式识别技术的车辆牌照识别系统是智能交通系统的重要组成部分，它可用于交通流量的检测；交通控制与诱导；机场、港口、小区的车辆管理；不停车自动收费；公共停车场安全防盗管理等。本文将着重阐述车牌识别系统中所应用到的数字图像处理技术。
Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）等。
２ 数字图像处理技术
数字图形处理技术包括利用计算机和其他电子设备完成的一系列工作，如图像采集、获取、编码、存储和传输；图像的合成和产生；图像的显示、绘制和输出；图像变换、增强、恢复和重建；图像的分类、表示和识别等等。另外图像处理技术还包括为完成上述功能而进行的硬件和系统的设计及制作等方面的技术。
数字图像处理处理的目的主要有三个方面：
（１）对图像灰度做某种变换，增强其中的有用信息，抑制无用信息，使图像在视在质量提高，以便于人眼观察、理解或计算机对其作进一步的处理。。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。
（２）用某种特殊手段提取、描述和分析图像中所包含的某些特征或特殊的信息，主要目的是便于计算机对图像作进一步的分析和理解，经常作为模式识别、计算机视觉等的预处理。这类图像处理技术包括图像分割、图像识别、特征提取等。
（３）图像数据的压缩，以便于图像的存储和传输。
３ 数字图像处理技术在智能交通中的应用
１ 智能交通系统概述
智能交通系统是在较完善的道路设施基础上，将先进的电子技术、信息技术（ＩＴ）、人工智能（ＡＩ）、地理信息（ＧＩＳ）、影像、计算机技术、有线／无线通信、传感器技术和系统工程技术集成运用于地面运输的实际需求，建立起全方位、实时准确、高效的地面交通系统，能对各种交通方式进行现代化、科学化的智能管理［１］。主意应用于交通信息服务系统（ＡＰＴＩＳ －ａｄｖａｎｃｅｄ ｐｕｂｌｉｃ ｔｒａｆｆｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）、交通管理系统（ＡＴＭＳ－ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ）、公共交通系统（ＡＰＴＳ－Ａｄｖａｎｃｅｄ ＰｕｂｌｉｃＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）、车辆控制系统（ＡＶＣＳ－Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）、货运管理系统（ＣＶＯ－Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ ＶｅｈｉｃｌｅＯｐｅｒａｔｉｏｎｓ）、电子收费系统（ＥＴＣ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｏｌｌ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）、紧急救援系统（ＥＭＳ－
数字图像处理技术在ＩＴＳ领域中具有
极其广阔的应用，例如交通监视、交通统计等等，但其中最直接也是最令人感兴趣的是车牌识别系统。
车牌识别系统是以汽车牌照为特定目标，通过图像识别的方法，自动识别车牌号码以及车牌颜色等其它相关信息的计算机视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要研究内容，对于现代智能交通有着重要的意义。
在一个完整的车牌识别系统中，当获取车牌图像后，要对得到的图像进行识别。车牌识别一般要经过图像预处理、牌照定位、字符分割、字符识别几个步骤，如图１所示。
图像预处理程序对获取的车牌图像进行滤波、边界增强等处理，以便进行后续的处理。车牌定位模块从处理后的图像中找
图１ 车牌识别系统流程
到车牌区域的位置并进行标记，将车牌区
域从复杂的背景中分割出来，它是车牌字符识别的前提，也是车牌识别的关键技术。字符分割是将已提取出的车牌区域分割成单个的字符。字符识别模块是车牌识别系统的核心模块之一，其算法的优劣直接影响到系统识别率的高低。在字符识别过程中，由于实际使用条件存在诸多干扰因素，这些对识别算法提出了很高的要求。３．１ 车牌定位
车牌定位是车牌识别系统中要解决的关键问题之一。目前，主要通过两条技术路线进行车牌定位的研究，一种是基于灰度图像处理技术，一种基于彩色图像处理技术。前者的缺点是，当车牌图像的对比度较小或光照不均匀以及有类似车牌纹理特征的干扰时，误识率增加且无法提供车牌的颜色信息。随着计算机技术的迅猛发展，研究者开始应用彩色图像处理技术进行车牌定位。
３．２ 字符分割
提取出来的车牌区域灰度图像不能直接进行单字符分割，必须先进行二值化处理。二值化处理就是将原始的灰度图像转化成二值图像，使图像内仅有灰度值为０（黑）和灰度值为１（白）的点的过程。由于车牌图像的边缘信息对于最终的识别结果起着关键的作用，因此在对车牌图像二值化处理时必须要尽可能地保留车牌的几何特征。
二值化处理中最常见的是阈值分割方法。阈值分割法又分为全局阈值法、局部阈值法和动态阈值法等。全局阈值法算法简单，对于目标背景分离明显的图像效果较好，如果图像光照不均、噪声干扰，则全局阈值法的效果将明显降低。局部阈值法把邻域点对考察点的影响考虑了进去，但是实现速度比较慢，对复杂或干扰较多的图像难以应用。动态阈值法是自适应的二值化处理方法，它充分利用了像素自身及其相邻象素点的灰度变化特征，但算法开销较大。
３．３ 字符识别
字符识别就是利用数字图形处理技术中的图像识别对分割出的车牌字符进行识别，也称为模式识别。典型的字符识别系统包括：
（１）数据获取。图像数据获取是通过图像输入设备实现，常用的图像输入设备有摄像机，图像采集卡等。它将景物光学灰度
①西南交通大学青年教师科研起步项目（编号２００７Ｑ０７７）
１４
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技 术 创 新
信号转换为模拟信号，并经Ａ／Ｄ转换变为数字图像信号。一般要求转换的电信号线性度好，噪声小，分辨率高，转换速度快。
（２）预处理。预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息。由于原始图像信号中存在着许多噪声和畸变，一般要进行滤波、平滑、增强、复原、提取边缘、图像分割等预处理，以便提高图像质量，并为下一步特征提取提供必要的基础。
（３）特征提取和选择。特征提取和选择是对预处理后的数据进行分析、去粗存精的过程。由于原始图像数据量是相当大的，需要把这些数据转换为若干个特征，这称为特征提取。
（４）分类决策。分类决策的基本作用是在样本训练集基础上确定某个判决规则，使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。
字符识别常用的方法有：统计识模式别法、句法结构识模式别法和模糊模式识别法。
（１）统计模式识别法。统计模式识别首先从待识别模式中提取特征参数，然后用这些特征参数把模式表达为特征空间中的点，再根据各点之间的距离进行分类和识别。该方法的理论基础是概率统计，用统计方法对图像进行特征抽取、学习和分类是
２００９ ＮＯ．０９
科技创新导报
研究图像识别的主要方法之一。
（２）句法结构模式识别法。所谓句法结构就是将一个复杂的模式一部分一部分地加以描述，将复杂的模式分成若干子模式，直至最简单的子模式为止，构成一种树状结构的表示方法。该方法类似于语言分析中的句法结构，因此称为句法结构模式。在句法结构模式识别法中句法结构是借助于形式语言进行描述的。
（３）模糊模式识别法。模糊模式识别是模糊集理论在模式识别中的应用，模糊数学就是研究如何利用模糊信息，接法、择近原则与模糊模式识别的间接方法和模糊聚类分析法。
［２］［３］
［４］
［５］
４ 结语
数字图像处理技术已经成为ＩＴＳ领域的最主要技术之一。在图像处理硬件方面，虽然相关硬件技术发展很快，仍应加强图像处理专用硬件的研制。在图像处理软件方面，为了解决检测和识别的多义性问题，应该研究适应性更强的鲁棒算法。总之，随着计算机技术的飞速发展，面向ＩＴＳ的图像处理一定会取得更长足的进步。
［６］
［７］
简介．华夏交通在线．２００１年１０月３１日．李峰．智能交通系统在国外的发展趋势［Ｊ］．国外公路．１９９９，２，１９（１）：１－５．
Ｍａｓｓｉｍｏ Ｂｅｒｔｏｚｚｉ，Ａｌｂｅｒｔｏ Ｂｒｏｇｇｉ，Ａｌｅｓｓａｎｄｒａ Ｆａｓｃｉｏｌｉ．Ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ Ｉｎ－ｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｖｅｈｉｃｅｌｓ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｒｔ ａｎｄｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏ－ｍｏｕｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ ３２．２０００：１－１６．
Ｍａｓａｙｏｓｈｉ ａｏｋｉ． Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｎＩＴＳ ［Ｊ］．ＩＥＥＥ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｖｅｈｉｃｅｌｓ．１９９８：１－４．Ｓｈｉｎｊｉ ｏｚａｗａ． Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］． ＩＥＩＣＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＆ Ｓｙｓｔｅｍ．１９９９，Ｅ８２－Ｄ（３）：６２９－６３６．
Ｋａｒｉｎ ｓｏｂｏｔｔｋａ，ｅｓｔｈｅｒ ｍｅｉｅｒ，ｆｒａｎｋ ｅｔａｌ．Ｔｏｗａｒｄｓ Ｓｍａｒｔｅｒ Ｃａｒｓ［Ｒ］．ＣｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎＥｄｓ：Ｓｅｎｓｏｒ Ｂａｓｅｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ．ＬＮＡＩ １７２４．１９９９：１２０－１３９．
心静懿．国外的智能交通系统．城市公
共交通 ２００２．１：４０－４２．
参考文献
［１］王怡舟．重庆的智能交通综合管理系统
（上接１３页）中性点的最大可能电压可以求得，为：
θ
（３．１９）
，代入（１９）
要保证
，由｜Ｋｃ｜ ＝０．１５
间歇电弧接地时，中性点电压的频率
（３．２４）
（３．２５）
为可靠起见频率变化超过５％（２．５Ｈｚ）时才进行调
节。
判断接地解除的条件是：（１）中性点电压；（２）三相电压
中的最小值
，这两个条件不能同时满足
时，接地解除。
如果故障排除，则三相电压恢复正常，此时立即将所有电容器切除，让消弧线圈运行在过补偿状态。
由（１８）式，
式，经整理后得，
，脱谐度必须满足要求
据此判断切除全部电容时能否满足中性点电压条件。
。
当时，这一条件不是始终能满足的。
在第一次测量求得上述参数后，切除消弧线圈二次侧所带的电容，然后不断检测中性点电压和电流的变化。中性点电压的幅值和相角发生一定的变化则说明发生了线路的投切行为，电网的对地电容发生了变化，此时需要再计算上述参数，方法同上。３．５ 发生单相接地后的算法
首先要判断是否发生接地，判
断的条
；（２）三相件是：
（１）中性点电压
电压中的最小值。这两个条件同时满足时，判断为单相接地。
确认发生单相接地后，要判断金属接地（包括稳定电弧接地）和间歇电弧接地。方法是测量中性点电压的频率，当电压频率和电网实际频率的偏差∆f 小于０．２５Ｈｚ时，判断为稳定接地，否则判断为间歇性接地。
稳态接地时，根据各相电压选出接地相，判据是电压低于正常相电压的为接地相。电压高于正常电压的那两相为健全相。以两个健全相之间的线电压为参考电压相位，中性点的电压相位和它垂直时，说明已
经调谐，不必调节。当相位偏差５度以上时，
进行调节。
（３．２０）（３．２１）
因
此
，
（３．２２）
４ 结语
动态补偿式消弧装置能自动跟踪动态补偿电网的单相接地电容电流，当发生接地故障时，可自动瞬间达到较好的补偿状态，提高了电网供电可靠性，为实现变电所无人值守创造了条件，为实现电网运行的自动化提供了技术保障。
（３．２３）
因此电网的阻尼率可以求得
参考文献
［１］ＤＬ／Ｔ６２０－１９９７，交流电器装置的过电
压保护和绝缘配合［Ｓ］．
［２］华伟，周文定．现代电力电子器件及其
应用［Ｍ］．北京：北方交通大学出版社，清华大学出版社，２００２．
因为在电容器投入之前，电网的脱谐度也可以求得，为
，
此即电网最大脱谐度v max 。
电网的不对称度也可
以求
得，
由
得到如下公式：
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Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
技 术 创 新
智能交通系统中的数字图像处理技术①
刘倩
（西南交通大学 四川成都 ６１００３１）
摘 要：目前在智能交通系统（ＩＴＳ）领域中，数字图像处理技术扮演着极其重要的角色。本文主要对智能交通系统（ＩＴＳ）研究的内容，数字图像处理技术的发展、主要内容及其在车牌识别中的具体应用等做了详细的分析、研究及阐述。关键词：数字图像处理 智能交通系统 车牌识别中图分类号：ＴＰ７５１文献标识码
：Ａ
文章编号
：１６７４－０９８Ｘ（２００９）０３（ｃ）－００１４－０２
为了改善混乱的交通状况，减少拥堵，提高运输效率并提高交通的安全性，运用各种高新技术，系统地解决道路交通问题，产生了新的研究和应用领域——智能交通系统ＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）。它是当今国际交通运输科技和信息技术科技竞争的热点。
数字图像处理技术从广义上可以看作是各种图像加工技术的总称，是从２０世纪６０年代以来随着计算机技术和ＶＬＳＩ的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。
数字图像处理的数据量非常庞大，因此计算机计算能力的迅速提高；运行速度的大大提高；价格迅速下降，以及图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，都为数字图像处理技术在ＩＴＳ领域中的广泛应用提供了条件。数字图像处理技术在ＩＴＳ领域中占有很重要的地位，具有广阔的应用前景。
融合了计算机视觉与模式识别技术的车辆牌照识别系统是智能交通系统的重要组成部分，它可用于交通流量的检测；交通控制与诱导；机场、港口、小区的车辆管理；不停车自动收费；公共停车场安全防盗管理等。本文将着重阐述车牌识别系统中所应用到的数字图像处理技术。
Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）等。
２ 数字图像处理技术
数字图形处理技术包括利用计算机和其他电子设备完成的一系列工作，如图像采集、获取、编码、存储和传输；图像的合成和产生；图像的显示、绘制和输出；图像变换、增强、恢复和重建；图像的分类、表示和识别等等。另外图像处理技术还包括为完成上述功能而进行的硬件和系统的设计及制作等方面的技术。
数字图像处理处理的目的主要有三个方面：
（１）对图像灰度做某种变换，增强其中的有用信息，抑制无用信息，使图像在视在质量提高，以便于人眼观察、理解或计算机对其作进一步的处理。。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。
（２）用某种特殊手段提取、描述和分析图像中所包含的某些特征或特殊的信息，主要目的是便于计算机对图像作进一步的分析和理解，经常作为模式识别、计算机视觉等的预处理。这类图像处理技术包括图像分割、图像识别、特征提取等。
（３）图像数据的压缩，以便于图像的存储和传输。
３ 数字图像处理技术在智能交通中的应用
１ 智能交通系统概述
智能交通系统是在较完善的道路设施基础上，将先进的电子技术、信息技术（ＩＴ）、人工智能（ＡＩ）、地理信息（ＧＩＳ）、影像、计算机技术、有线／无线通信、传感器技术和系统工程技术集成运用于地面运输的实际需求，建立起全方位、实时准确、高效的地面交通系统，能对各种交通方式进行现代化、科学化的智能管理［１］。主意应用于交通信息服务系统（ＡＰＴＩＳ －ａｄｖａｎｃｅｄ ｐｕｂｌｉｃ ｔｒａｆｆｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）、交通管理系统（ＡＴＭＳ－ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ）、公共交通系统（ＡＰＴＳ－Ａｄｖａｎｃｅｄ ＰｕｂｌｉｃＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）、车辆控制系统（ＡＶＣＳ－Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）、货运管理系统（ＣＶＯ－Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ ＶｅｈｉｃｌｅＯｐｅｒａｔｉｏｎｓ）、电子收费系统（ＥＴＣ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｏｌｌ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）、紧急救援系统（ＥＭＳ－
数字图像处理技术在ＩＴＳ领域中具有
极其广阔的应用，例如交通监视、交通统计等等，但其中最直接也是最令人感兴趣的是车牌识别系统。
车牌识别系统是以汽车牌照为特定目标，通过图像识别的方法，自动识别车牌号码以及车牌颜色等其它相关信息的计算机视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要研究内容，对于现代智能交通有着重要的意义。
在一个完整的车牌识别系统中，当获取车牌图像后，要对得到的图像进行识别。车牌识别一般要经过图像预处理、牌照定位、字符分割、字符识别几个步骤，如图１所示。
图像预处理程序对获取的车牌图像进行滤波、边界增强等处理，以便进行后续的处理。车牌定位模块从处理后的图像中找
图１ 车牌识别系统流程
到车牌区域的位置并进行标记，将车牌区
域从复杂的背景中分割出来，它是车牌字符识别的前提，也是车牌识别的关键技术。字符分割是将已提取出的车牌区域分割成单个的字符。字符识别模块是车牌识别系统的核心模块之一，其算法的优劣直接影响到系统识别率的高低。在字符识别过程中，由于实际使用条件存在诸多干扰因素，这些对识别算法提出了很高的要求。３．１ 车牌定位
车牌定位是车牌识别系统中要解决的关键问题之一。目前，主要通过两条技术路线进行车牌定位的研究，一种是基于灰度图像处理技术，一种基于彩色图像处理技术。前者的缺点是，当车牌图像的对比度较小或光照不均匀以及有类似车牌纹理特征的干扰时，误识率增加且无法提供车牌的颜色信息。随着计算机技术的迅猛发展，研究者开始应用彩色图像处理技术进行车牌定位。
３．２ 字符分割
提取出来的车牌区域灰度图像不能直接进行单字符分割，必须先进行二值化处理。二值化处理就是将原始的灰度图像转化成二值图像，使图像内仅有灰度值为０（黑）和灰度值为１（白）的点的过程。由于车牌图像的边缘信息对于最终的识别结果起着关键的作用，因此在对车牌图像二值化处理时必须要尽可能地保留车牌的几何特征。
二值化处理中最常见的是阈值分割方法。阈值分割法又分为全局阈值法、局部阈值法和动态阈值法等。全局阈值法算法简单，对于目标背景分离明显的图像效果较好，如果图像光照不均、噪声干扰，则全局阈值法的效果将明显降低。局部阈值法把邻域点对考察点的影响考虑了进去，但是实现速度比较慢，对复杂或干扰较多的图像难以应用。动态阈值法是自适应的二值化处理方法，它充分利用了像素自身及其相邻象素点的灰度变化特征，但算法开销较大。
３．３ 字符识别
字符识别就是利用数字图形处理技术中的图像识别对分割出的车牌字符进行识别，也称为模式识别。典型的字符识别系统包括：
（１）数据获取。图像数据获取是通过图像输入设备实现，常用的图像输入设备有摄像机，图像采集卡等。它将景物光学灰度
①西南交通大学青年教师科研起步项目（编号２００７Ｑ０７７）
１４
科技创新导报 Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
技 术 创 新
信号转换为模拟信号，并经Ａ／Ｄ转换变为数字图像信号。一般要求转换的电信号线性度好，噪声小，分辨率高，转换速度快。
（２）预处理。预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息。由于原始图像信号中存在着许多噪声和畸变，一般要进行滤波、平滑、增强、复原、提取边缘、图像分割等预处理，以便提高图像质量，并为下一步特征提取提供必要的基础。
（３）特征提取和选择。特征提取和选择是对预处理后的数据进行分析、去粗存精的过程。由于原始图像数据量是相当大的，需要把这些数据转换为若干个特征，这称为特征提取。
（４）分类决策。分类决策的基本作用是在样本训练集基础上确定某个判决规则，使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。
字符识别常用的方法有：统计识模式别法、句法结构识模式别法和模糊模式识别法。
（１）统计模式识别法。统计模式识别首先从待识别模式中提取特征参数，然后用这些特征参数把模式表达为特征空间中的点，再根据各点之间的距离进行分类和识别。该方法的理论基础是概率统计，用统计方法对图像进行特征抽取、学习和分类是
２００９ ＮＯ．０９
科技创新导报
研究图像识别的主要方法之一。
（２）句法结构模式识别法。所谓句法结构就是将一个复杂的模式一部分一部分地加以描述，将复杂的模式分成若干子模式，直至最简单的子模式为止，构成一种树状结构的表示方法。该方法类似于语言分析中的句法结构，因此称为句法结构模式。在句法结构模式识别法中句法结构是借助于形式语言进行描述的。
（３）模糊模式识别法。模糊模式识别是模糊集理论在模式识别中的应用，模糊数学就是研究如何利用模糊信息，接法、择近原则与模糊模式识别的间接方法和模糊聚类分析法。
［２］［３］
［４］
［５］
４ 结语
数字图像处理技术已经成为ＩＴＳ领域的最主要技术之一。在图像处理硬件方面，虽然相关硬件技术发展很快，仍应加强图像处理专用硬件的研制。在图像处理软件方面，为了解决检测和识别的多义性问题，应该研究适应性更强的鲁棒算法。总之，随着计算机技术的飞速发展，面向ＩＴＳ的图像处理一定会取得更长足的进步。
［６］
［７］
简介．华夏交通在线．２００１年１０月３１日．李峰．智能交通系统在国外的发展趋势［Ｊ］．国外公路．１９９９，２，１９（１）：１－５．
Ｍａｓｓｉｍｏ Ｂｅｒｔｏｚｚｉ，Ａｌｂｅｒｔｏ Ｂｒｏｇｇｉ，Ａｌｅｓｓａｎｄｒａ Ｆａｓｃｉｏｌｉ．Ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ Ｉｎ－ｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｖｅｈｉｃｅｌｓ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｒｔ ａｎｄｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏ－ｍｏｕｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ ３２．２０００：１－１６．
Ｍａｓａｙｏｓｈｉ ａｏｋｉ． Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｎＩＴＳ ［Ｊ］．ＩＥＥＥ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｖｅｈｉｃｅｌｓ．１９９８：１－４．Ｓｈｉｎｊｉ ｏｚａｗａ． Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］． ＩＥＩＣＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＆ Ｓｙｓｔｅｍ．１９９９，Ｅ８２－Ｄ（３）：６２９－６３６．
Ｋａｒｉｎ ｓｏｂｏｔｔｋａ，ｅｓｔｈｅｒ ｍｅｉｅｒ，ｆｒａｎｋ ｅｔａｌ．Ｔｏｗａｒｄｓ Ｓｍａｒｔｅｒ Ｃａｒｓ［Ｒ］．ＣｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎＥｄｓ：Ｓｅｎｓｏｒ Ｂａｓｅｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ．ＬＮＡＩ １７２４．１９９９：１２０－１３９．
心静懿．国外的智能交通系统．城市公
共交通 ２００２．１：４０－４２．
参考文献
［１］王怡舟．重庆的智能交通综合管理系统
（上接１３页）中性点的最大可能电压可以求得，为：
θ
（３．１９）
，代入（１９）
要保证
，由｜Ｋｃ｜ ＝０．１５
间歇电弧接地时，中性点电压的频率
（３．２４）
（３．２５）
为可靠起见频率变化超过５％（２．５Ｈｚ）时才进行调
节。
判断接地解除的条件是：（１）中性点电压；（２）三相电压
中的最小值
，这两个条件不能同时满足
时，接地解除。
如果故障排除，则三相电压恢复正常，此时立即将所有电容器切除，让消弧线圈运行在过补偿状态。
由（１８）式，
式，经整理后得，
，脱谐度必须满足要求
据此判断切除全部电容时能否满足中性点电压条件。
。
当时，这一条件不是始终能满足的。
在第一次测量求得上述参数后，切除消弧线圈二次侧所带的电容，然后不断检测中性点电压和电流的变化。中性点电压的幅值和相角发生一定的变化则说明发生了线路的投切行为，电网的对地电容发生了变化，此时需要再计算上述参数，方法同上。３．５ 发生单相接地后的算法
首先要判断是否发生接地，判
断的条
；（２）三相件是：
（１）中性点电压
电压中的最小值。这两个条件同时满足时，判断为单相接地。
确认发生单相接地后，要判断金属接地（包括稳定电弧接地）和间歇电弧接地。方法是测量中性点电压的频率，当电压频率和电网实际频率的偏差∆f 小于０．２５Ｈｚ时，判断为稳定接地，否则判断为间歇性接地。
稳态接地时，根据各相电压选出接地相，判据是电压低于正常相电压的为接地相。电压高于正常电压的那两相为健全相。以两个健全相之间的线电压为参考电压相位，中性点的电压相位和它垂直时，说明已
经调谐，不必调节。当相位偏差５度以上时，
进行调节。
（３．２０）（３．２１）
因
此
，
（３．２２）
４ 结语
动态补偿式消弧装置能自动跟踪动态补偿电网的单相接地电容电流，当发生接地故障时，可自动瞬间达到较好的补偿状态，提高了电网供电可靠性，为实现变电所无人值守创造了条件，为实现电网运行的自动化提供了技术保障。
（３．２３）
因此电网的阻尼率可以求得
参考文献
［１］ＤＬ／Ｔ６２０－１９９７，交流电器装置的过电
压保护和绝缘配合［Ｓ］．
［２］华伟，周文定．现代电力电子器件及其
应用［Ｍ］．北京：北方交通大学出版社，清华大学出版社，２００２．
因为在电容器投入之前，电网的脱谐度也可以求得，为
，
此即电网最大脱谐度v max 。
电网的不对称度也可
以求
得，
由
得到如下公式：
科技创新导报 Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ１５