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智能識(shí)別行人闖紅燈功能的完善。可以把無線通信技術(shù)所具有的數(shù)據(jù)傳播優(yōu)勢和智能交通系統(tǒng)相結(jié)合，然后應(yīng)用于行人闖紅燈的管理過程中，這樣不僅能夠使城市交通運(yùn)行更加秩序化，還能降低車輛和行人出現(xiàn)交通意外的可能性。通過無線技術(shù)進(jìn)行信號(hào)傳遞，對于能夠監(jiān)管行人闖紅燈的智能交通系統(tǒng)，可以直接進(jìn)行人臉識(shí)別的視頻監(jiān)控來檢測出行人出現(xiàn)闖紅燈的行為，然后通過運(yùn)用無線通信技術(shù)把相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)脚c之相對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中，實(shí)時(shí)提取行為人的特征，當(dāng)識(shí)別出該行為人存在闖紅燈情況時(shí)，利用無線信號(hào)把相應(yīng)的違規(guī)闖紅燈人員身份信息、頭像以及違規(guī)信息實(shí)時(shí)在電子屏幕上進(jìn)行公示，以達(dá)到警示其他行人的目的，這樣可以有效減少行人闖紅燈現(xiàn)象。為了把智能交通系統(tǒng)運(yùn)用于治理行人闖紅燈現(xiàn)象，要在智能交通系統(tǒng)安裝上外置攝像頭，該攝像頭拍攝的相關(guān)信息可以通過無線信號(hào)把相關(guān)數(shù)據(jù)信息上傳到警方數(shù)據(jù)庫。由于智能交通系統(tǒng)具有計(jì)算機(jī)視覺功能，可以比較行為人的面部特殊信息進(jìn)行行為人形態(tài)以及行為的識(shí)別，在警務(wù)人員進(jìn)行查證時(shí)，其通過無線信號(hào)提供的圖像可以提供相關(guān)證據(jù)。

3.3車牌字符提取、定位和自動(dòng)識(shí)別功能的完善。首先，使用彩色攝像機(jī)進(jìn)行車輛圖像拍攝，可以得到彩色圖像，然后把RGB彩色圖像直接轉(zhuǎn)換成灰度圖；其次，以水平邊緣檢測模板應(yīng)用為主進(jìn)行灰度圖像的實(shí)際運(yùn)算，主要采用梯度運(yùn)算方式，這樣能夠有效避免相關(guān)背景影響到運(yùn)算過程，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用閥值處理灰度圖以確定二值化圖像；最后，要進(jìn)行車牌位置的確定，同時(shí)采用像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行車牌區(qū)域分割。拍完照之后要進(jìn)行拍照字符的分割工作，為了得到點(diǎn)陣圖投影圖，需要對車輛牌號(hào)進(jìn)行以垂直投影分析為主的投影量分析；其次，完成字符分割工作后，要有效消除數(shù)字、字母以及漢字等圖像，然后進(jìn)行歸一化處理，以避免由于拍攝問題所導(dǎo)致的字符發(fā)生變化的情況，從而全面提高字符模式識(shí)別能力。在獲取識(shí)別信息之后，要采用行之有效的網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法的相關(guān)預(yù)處理、主要特征提取過程、分類方法，如表1所示，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對測試樣本集與訓(xùn)練樣本集進(jìn)行有效的實(shí)驗(yàn)。從表1可以發(fā)現(xiàn)，和SVM相比較，BP識(shí)別算法的訓(xùn)練時(shí)間相對比較長，還會(huì)存在訓(xùn)練不收斂的情況。SVM字符識(shí)別消耗的時(shí)間相對來說比較長，但是其識(shí)別率高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。