ITS技術(shù)發(fā)展的今天，識別技術(shù)以及識別手段正在不斷的豐富完善。但不可否認(rèn)的是，車輛識別技術(shù)是跟隨城市交通需求應(yīng)運(yùn)而生的。伴隨著各城市A級公路的逐漸增加，傳統(tǒng)地感觸發(fā)識別方式的生存空間越來越小，基于純視頻處理的識別技術(shù)正逐步成為業(yè)內(nèi)主流。
視頻檢測可分為模擬視頻檢測和數(shù)字視頻檢測兩類，其中模擬視頻檢測適用于室內(nèi)環(huán)境或動(dòng)態(tài)幅度較小的環(huán)境中，它的實(shí)際檢測是通過模擬減法對圖像進(jìn)行檢測，實(shí)質(zhì)是對兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)的圖片進(jìn)行對比，根據(jù)差值確定變化產(chǎn)生與否。而數(shù)字視頻檢測可同時(shí)對數(shù)千個(gè)圖像單元進(jìn)行分析、跟蹤。通過不斷將后續(xù)采集的數(shù)據(jù)與存儲的參數(shù)數(shù)據(jù)依次對應(yīng)比較，確定視頻場景中某點(diǎn)灰度級的變化，從而實(shí)現(xiàn)檢測并進(jìn)行相應(yīng)的識別處理。
其中最為典型的就是天地偉業(yè)智能交通系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于視頻檢測技術(shù)并借此實(shí)現(xiàn)了車輛信息的視頻的識別。天地偉業(yè)實(shí)現(xiàn)視頻識別的原理如下：
（1）越界“物”檢測法：
采用差分法，利用相鄰兩幀圖像的灰度差以提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息，對于連續(xù)圖像中的穩(wěn)定不動(dòng)部分，其灰度差值為0，而運(yùn)動(dòng)部分則呈現(xiàn)出一定灰度差，因此，差分圖像是運(yùn)動(dòng)部分的信息。
越界物包括：人、人流、自行車、三輪車、摩托車、汽車等，差分法可將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓實(shí)時(shí)檢測出來，其算式為：
其中F2(xi,yj)為第2幀或第3場數(shù)字圖像，i=1,2,…,768
j=1,2,…,288
F1(xi,yj)為第1幀或第1場數(shù)字圖像
D(xi,yj)為差分圖像。
（2）越界車輛的識別：
采用句法結(jié)構(gòu)識別法。句法結(jié)構(gòu)是將復(fù)雜的圖像一部分一部分地加以描述，將復(fù)雜圖像分解成單層或多層的子圖像或基元，選用如下基元：
用基元S1,…,S8可以描述出各種形狀.
[nextpage] 用上面八個(gè)方向基元，可以描述出人、自行車、三輪車、摩托車和汽車，從而將汽車有效識別出來。實(shí)際檢測如下圖：
雖然視頻檢測已成為業(yè)內(nèi)主流技術(shù)，但所有業(yè)內(nèi)涉及到視頻檢測以及識別的廠家都不得不面對一個(gè)共同的技術(shù)難題——光線的影響。既然基于視頻模式來處理，而視頻的成像又與光線的光譜息息相關(guān)，則可用光以外的光源必將降低最終系統(tǒng)的檢測、識別效果。祛除基本成像光源外光線對視頻的影響成為業(yè)內(nèi)廠家急需攻克的一大難題。
天地偉業(yè)公司提出了自己特有的抗干擾技術(shù)。
從系統(tǒng)整體考慮，成像無用光（以下簡稱無用光）對系統(tǒng)的影響主要集中在前端視頻采集設(shè)備，而之后的A/D、D/A轉(zhuǎn)換以及后臺視頻的處理都是在視頻采集之后發(fā)生的。所以處理好視頻采集端對無用光的屏蔽措施成為了重中之重。
天地偉業(yè)視頻采集設(shè)備TC-T206包括偏振光輔助模塊、寬動(dòng)態(tài)CCD處理模塊兩大部分。其中偏振光輔助模塊以橫波抵消的方式實(shí)現(xiàn)了對車頭大燈的抑制，從而實(shí)現(xiàn)了夜間無法識別車牌或無法檢測的問題，該方式并不是強(qiáng)光屏蔽模式，而是主動(dòng)的去降低直射光的強(qiáng)度，并在易反光的車牌上提供更高的照度，從而使牌照更加清晰可見，同時(shí)也便于了軟件系統(tǒng)的識別與處理。
寬動(dòng)態(tài)CCD處理模塊，使對白天光線變化的適應(yīng)成為了可能。天地偉業(yè)寬動(dòng)態(tài)功能采用第二代CCD寬動(dòng)態(tài)感光技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對視頻圖像的二次曝光處理，它包括對明亮的被攝物體用最適合的快門速度進(jìn)行曝光和對暗的被攝物體用最適合的快門速度進(jìn)行曝光兩部分。并最終通過DSP進(jìn)行處理。從而無論在任何時(shí)候，都會(huì)有最優(yōu)的視頻以及色彩還原度。并最終將視頻識別的性能提高。
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