最近幾年，“嵌入式”和“極化”等術語逐漸變得流行起來，它們真實地呈現(xiàn)了視覺技術在智能交通系統(tǒng)（ITS）的應用發(fā)展。

近年來，ITS涵蓋的各個層面都在迅速發(fā)展，但視頻監(jiān)控技術的發(fā)展尤為矚目。在ITS市場激烈的競爭機制驅使下，新技術不斷被研發(fā)和升級，其中，視覺技術的進步將會成為其致勝的關鍵。早前，一些先進的視覺產品已經(jīng)在今年的德國斯圖加特國際機器視覺展VISION上進行了展示，以下是對參加展會的一些視覺產品制造商的采訪整理。

德國相機制造商Basler的高級產品經(jīng)理EnzioSchneider說，“嵌入式，在幾年前只是一個流行詞，但目前已經(jīng)成長為計算機視覺重要的趨勢之一，嵌入式視覺可提供給客戶量身定制的解決方案，滿足大多數(shù)視覺行業(yè)的需求，降低成本并獲得競爭優(yōu)勢。”

德國Framos公司的銷售副總裁AxelKrepil也同意這個結論。他說，“‘嵌入式視覺’是指一種通過視覺方法去理解周邊環(huán)境的機器。通過融合3D，智能傳感器，人工智能和模塊化設計等技術，創(chuàng)建出標準化和定制的系統(tǒng)，從而滿足相機的特定需求，其應用領域包括汽車、廚房、消費電子、醫(yī)療器械等等，由于需求越來越廣泛，嵌入式視覺的設備市場和微處理器市場正獲得高速發(fā)展”。

視覺成像技術

Krepil認為，視覺成像技術可以為交通基礎設施提供先進的解決方案，以提高交通參與者的安全性和便利性。

英國LED光源控制器供應商Gardasoft的營銷經(jīng)理JoolsHudson認為，過去幾年中相機技術主要的發(fā)展趨勢有三種：

第一，單攝像頭逐漸替換多攝像頭組合。她說，“今天的機器視覺相機遠比過去的相機更加先進，單個攝像頭已經(jīng)融合了多攝像頭組合的所有功能”。

第二，從模擬相機轉向數(shù)字相機。Hudson解釋道，“模擬相機對ITS系統(tǒng)存在固定的性能限制，比如監(jiān)控區(qū)域。而具有GigEVision和CoaXPress接口的新型數(shù)字相機在這方面無疑更具優(yōu)勢?！?/p>

第三，民用相機轉向工業(yè)級相機，工業(yè)相機提供了更強大的解決方案，可在各種惡劣天氣條件下正常運行。

正如許多人現(xiàn)在所了解到的情況一樣，極化成像已逐漸發(fā)展成為了機器視覺的主題。Lucid視覺實驗室是在機器視覺市場中首家推出5MP鳳凰偏振彩色相機的公司。Lucid的總經(jīng)理TorstenWiesinger說，“該相機解決方案采用了索尼IMX250MZR／MYRCMOS傳感器，可以提供更高的分辨率，更清晰的像素和更快的幀速率，此外，其超越可見光的新型傳感技術，如極化，短波紅外，長波紅外，紫外線，多光譜等技術變得越來越流行，明顯提高了相機的檢測能力。但是實際上，兩年前并沒有誰真正談論過極化成像的問題，但現(xiàn)在已經(jīng)有好幾家相機制造商正在提供偏振相機。這是一個大趨勢”。

Wiesinger說，相機引入2．5GBASE－T和5GBASE－T標準是另一個很有意思的發(fā)展。這些標準將使得數(shù)據(jù)利用2．5Gbit／s或5Gbit／s的速度在雙絞銅線內完成傳輸，并在千兆以太網(wǎng)和萬兆以太網(wǎng)之間創(chuàng)建兩個中間標準。這些標準實現(xiàn)了Cat5e和Cat6非屏蔽雙絞線電纜上的攝像機與計算機之間長達100米的連接。在Vision2018展上，Lucid推出了全新的5GBASE－TPoEAtlas相機，其配備了全新的31．4MPSonyIMX342傳感器，每秒數(shù)據(jù)傳輸速率為600MB，提供比GigE相機高5倍的帶寬，該相機可實現(xiàn)高達100米的標準以太網(wǎng)電纜更高的分辨率和更高的幀速率。

TeledyneImaging推出的VIS、紅外線、LIDAR的多傳感器融合相機，可增強對象檢測性，同時改進對象分類。TeledyneDalsa高級產品經(jīng)理ManuelRomero認為，“過去兩年里，機器視覺、人工智能和深度學習技術是提高智能交通系統(tǒng)的安全性和可靠性的關鍵要素。比如，為自動駕駛汽車增加行人紅外傳感器，改善了人類與無生命物體的區(qū)別，減少了行人事故的發(fā)生，嵌入了先進的視覺技術和深度學習技術的智能交通系統(tǒng)，通過全面評估大數(shù)據(jù)，能夠模仿人類識別能力來實現(xiàn)某些行為特征識別，從而做出更明智的動態(tài)決策”。

嵌入式愿景

隨著新興技術發(fā)展越來越快，嵌入式視覺的競爭也日漸激烈化，很多公司迫切尋找行業(yè)最關注的領域進行轉型的案例屢見不鮮。Wiesinger說，“由于越來越多的類似于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、深度學習、嵌入式視覺等新興技術的推動，該行業(yè)也發(fā)生了很大的轉變，除了IEEE1588，IEEE802．1工作組正在研發(fā)更具標準化的時間敏感網(wǎng)絡（TSN）技術，該技術將在以太網(wǎng)連接設備之間提供具備確定性的可靠操作。這些解決方案將在同一物理網(wǎng)絡上提供更關鍵的實時通信，保證延遲性和低抖動連接。另一個有意的動作是，由VDMA領導的OPCUAVision標準，可輕松將工業(yè)4．0中的機器視覺與未來智能工廠集成”。

Gardasoft的Hudson表示，由于對成像智能化的需求日漸增加，智能交通領域的發(fā)展越來越迅速，同時也刺激了制造商對許多硬件和軟件的創(chuàng)新來滿足市場需求，最令人期待的趨勢是將機器視覺和深度學習整合到ITS里，利用這些技術方案來分析交通流量模式，從而達到緩解交通擁堵的目的。

EnzioSchneider指出，目前還有許多類似于安全、物聯(lián)網(wǎng)和智慧城市等市場尚未被機器視覺技術完全滲透。隨著嵌入式處理器，圖像傳感器和攝像頭的價格逐漸下降，即成本降低的驅使下，計算機視覺解決方案對這些市場將變得更具吸引力，這樣的趨勢繼續(xù)持續(xù)下去，視覺行業(yè)將會完全滲透進交通領域。

AxelKrepil認為，視覺技術在未來將會無處不在。機器人、物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、以及娛樂等行業(yè)都將受益于視覺技術，但是，實時視覺在交通領域的自動駕駛汽車、共享汽車系統(tǒng)、智能停車、交通基礎設施等層面更具潛力，而視覺成像技術也將成為解決自動駕駛和交通管理遇到的各種挑戰(zhàn)所必須的基礎技術。

同時，這也引出了最重要的問題：我們在應用該技術的時候，是否會變得更聰明？

智能處理

“當然，”AxelKrepil堅定地認為，“視頻成像技術讓機器像人一樣擁有了眼睛，同時，智能處理算法可以協(xié)助其自動識別和反應周圍的環(huán)境，比如自動駕駛汽車或無人機，也是通過智能識別道路狀況來避免碰撞事故的發(fā)生。就實用案例來說，具有高精度圖像識別的嵌入式攝像系統(tǒng)即使在光線條件較差的情況下仍然可以實現(xiàn)24小時全天候實時監(jiān)控，為監(jiān)控中心提供圖像數(shù)據(jù)，并通過智能處理算法對交通流量進行實時評估，以改善交通安全，平衡交通流量，實現(xiàn)對整個城市路網(wǎng)流量的總體調控?！?/p>

TorstenWiesinger認為視覺技術的未來極具潛力。隨著OPC－UA－TSN通訊標準和OPCVisionInitiative的出現(xiàn)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)公司可以利用單個以太網(wǎng)網(wǎng)絡支持時間敏感型網(wǎng)絡應用（TSN），同時，由于OPC－UA－TSN標準可以應用于計算機的各個節(jié)點（例如：攝像機，PC，PLC和基于串口服務器的系統(tǒng)），因此它在開發(fā)基于邊緣和云端的網(wǎng)絡應用中用處很大。

JoolsHudson認為視覺技術的前景同樣樂觀。她說，“機器學習和人工智能技術的日益普及肯定會對智能交通系統(tǒng)（ITS）產生深遠的影響。相機識別的信息越來越精準可靠，例如乘客數(shù)量、駕駛員行為，以及車牌和車輛型號等等。隨著圖像捕獲技術越來越先進，相對的，ITS提供商們對新技術的需求也在不斷增長“。

Schneider認為，變“聰明”的關鍵取決于你想表達的內容。她說，“如果你的意思是，我們在使用嵌入該技術的應用程序時，是否可以進一步理解這個應用程序的運行處理模式，那么答案是——不會，因為程序研發(fā)過程具備高復雜性，研發(fā)公司為了讓用戶更便于理解和使用，只會提供簡易的操作入口，用戶本身根本沒辦法理解各種程序的具體細節(jié)。”

“但是，那么我們通過使用各種程序（例如交通、停車等）是否會變得更聰明，使容易達成目的，那么答案是不一定。同時，你收集到了大數(shù)據(jù)，單如果沒有足夠的能力進行分析處理也無濟于事，從長遠來看，你必須得到AI、機器學習等技術的支持?！?/p>

關于視覺技術的應用，很多人在許多問題上達成了一致意見，但在某些關鍵領域仍然存在一定的分歧。要證明預測的準確性是一件很棘手的事情，但視覺技術將會為未來的ITS解決方案提供一個極具誘惑力的愿景。