随着全球人口的持续增长和城市化进程的加速,道路拥挤、交通事故和污染排放增加等问题日益严重.智慧交通系统旨在借助先进的信息与通信技术建成高效安全、环保舒适的交通与运输体系,提供全方位的交通信息服务和安全高效、经济快捷的交通运输与出行服务.经过各国多年来的竭力推进与发展,智慧交通系统在交通管理、自动驾驶与车路协同等方向均得到广泛的应用.智慧交通的发展离不开通信、计算机与控制等研究方向的突破与创新.其中,图像处理作为智慧交通系统的核心技术之一,它的研究进展直接影响着智慧交通系统的部署.图像处理技术是指计算机对图像进行增强、复原、提取特征、分类和分割等技术处理,通过对交通视觉图像的处理,为智慧交通系统的感知、识别、检测、跟踪和路径规划等功能提供了最直接与重要的信息.此外,面对智慧交通系统所产生的大量数据计算任务,边缘计算技术则将中心云服务下沉至各边缘节点附近,不但能够优化算力负载分配,还能够满足智慧交通应用与服务对低时延、高响应速度的需求.本文从智慧交通系统的发展现状人手,分别围绕面向智慧交通的图像处理与边缘计算技术,阐述其研究热点与前沿进展,汇总与比较国内外的相关学术和产业成果,并对智慧交通系统中的图像处理及边缘计算技术未来的发展进行总结分析与趋势展望.

智慧交通系统(ITS);图像处理;边缘计算;自动驾驶;车路协同(CVIS);深度学习

曹行健;张志涛;孙彦赞;王平;徐树公;刘富强;王超;彭飞;穆世义;刘文予;杨铀

同济大学电子与信息工程学院,上海 201804;上海大学通信与信息工程学院,上海 200444;同济大学设计创意学院,上海 200092;华中科技大学电子信息与通信学院,武汉 430074

中国图象图形学报

[1]曹行健;张志涛;孙彦赞;王平;徐树公;刘富强;王超;彭飞;穆世义;刘文予;杨铀-.面向智慧交通的图像处理与边缘计算)[J].中国图象图形学报,2022(06):1743-1767

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