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智能識別行人闖紅燈功能的完善。可以把無線通信技術所具有的數據傳播優勢和智能交通系統相結合，然后應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行更加秩序化，還能降低車輛和行人出現交通意外的可能性。通過無線技術進行信號傳遞，對于能夠監管行人闖紅燈的智能交通系統，可以直接進行人臉識別的視頻監控來檢測出行人出現闖紅燈的行為，然后通過運用無線通信技術把相關數據傳輸到與之相對應的數據庫中，實時提取行為人的特征，當識別出該行為人存在闖紅燈情況時，利用無線信號把相應的違規闖紅燈人員身份信息、頭像以及違規信息實時在電子屏幕上進行公示，以達到警示其他行人的目的，這樣可以有效減少行人闖紅燈現象。為了把智能交通系統運用于治理行人闖紅燈現象，要在智能交通系統安裝上外置攝像頭，該攝像頭拍攝的相關信息可以通過無線信號把相關數據信息上傳到警方數據庫。由于智能交通系統具有計算機視覺功能，可以比較行為人的面部特殊信息進行行為人形態以及行為的識別，在警務人員進行查證時，其通過無線信號提供的圖像可以提供相關證據。
3.3車牌字符提取、定位和自動識別功能的完善。首先，使用彩色攝像機進行車輛圖像拍攝，可以得到彩色圖像，然后把RGB彩色圖像直接轉換成灰度圖；其次，以水平邊緣檢測模板應用為主進行灰度圖像的實際運算，主要采用梯度運算方式，這樣能夠有效避免相關背景影響到運算過程，在此基礎上，運用閥值處理灰度圖以確定二值化圖像；最后，要進行車牌位置的確定，同時采用像素點統計方法進行車牌區域分割。拍完照之后要進行拍照字符的分割工作，為了得到點陣圖投影圖，需要對車輛牌號進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，要有效消除數字、字母以及漢字等圖像，然后進行歸一化處理，以避免由于拍攝問題所導致的字符發生變化的情況，從而全面提高字符模式識別能力。在獲取識別信息之后，要采用行之有效的網絡識別方法的相關預處理、主要特征提取過程、分類方法，如表1所示，采用BP神經網絡算法對測試樣本集與訓練樣本集進行有效的實驗。從表1可以發現，和SVM相比較，BP識別算法的訓練時間相對比較長，還會存在訓練不收斂的情況。SVM字符識別消耗的時間相對來說比較長，但是其識別率高于BP神經網絡。
