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ITS技術發展的今天，識別技術以及識別手段正在不斷的豐富完善。但不可否認的是，車輛識別技術是跟隨城市交通需求應運而生的。伴隨著各城市A級公路的逐漸增加，傳統地感觸發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正逐步成為業內主流。

　　視頻檢測可分為模擬視頻檢測和數字視頻檢測兩類，其中模擬視頻檢測適用于室內環境或動態幅度較小的環境中，它的實際檢測是通過模擬減法對圖像進行檢測，實質是對兩個時間點的圖片進行對比，根據差值確定變化產生與否。而數字視頻檢測可同時對數千個圖像單元進行分析、跟蹤。通過不斷將后續采集的數據與存儲的參數數據依次對應比較，確定視頻場景中某點灰度級的變化，從而實現檢測并進行相應的識別處理。

　　其中最為典型的就是天地偉業智能交通系統。該系統基于視頻檢測技術并借此實現了車輛信息的視頻的識別。天地偉業實現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動目標信息，對于連續圖像中的穩定不動部分，其灰度差值為0，而運動部分則呈現出一定灰度差，因此，差分圖像是運動部分的信息。

　　越界物包括：人、人流、自行車、三輪車、摩托車、汽車等，差分法可將運動目標的輪廓實時檢測出來，其算式為：

　　

　　其中F2(xi,yj)為第2幀或第3場數字圖像，i=1,2,…,768

　　j=1,2,…,288

　　F1(xi,yj)為第1幀或第1場數字圖像

　　D(xi,yj)為差分圖像。

　　（2）越界車輛的識別：

　　采用句法結構識別法。句法結構是將復雜的圖像一部分一部分地加以描述，將復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,如圖:

　　

\用上面八個方向基元，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。實際檢測如下圖：

　　

　　雖然視頻檢測已成為業內主流技術，但所有業內涉及到視頻檢測以及識別的廠家都不得不面對一個共同的技術難題——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，則可用光以外的光源必將降低最終系統的檢測、識別效果。祛除基本成像光源外光線對視頻的影響成為業內廠家急需攻克的一大難題。

　　天地偉業公司提出了自己特有的抗干擾技術。

　　從系統整體考慮，成像無用光（以下簡稱無用光）對系統的影響主要集中在前端視頻采集設備，而之后的A/D、D/A轉換以及后臺視頻的處理都是在視頻采集之后發生的。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。

　　天地偉業視頻采集設備TC-T206包括偏振光輔助模塊、寬動態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現了對車頭大燈的抑制，從而實現了夜間無法識別車牌或無法檢測的問題，該方式并不是強光屏蔽模式，而是主動的去降低直射光的強度，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，同時也便于了軟件系統的識別與處理。

　　

　　寬動態CCD處理模塊，使對白天光線變化的適應成為了可能。天地偉業寬動態功能采用第二代CCD寬動態感光技術，實現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行曝光和對暗的被攝物體用最適合的快門速度進行曝光兩部分。并最終通過DSP進行處理。從而無論在任何時候，都會有最優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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總結

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