智能交通系統(tǒng)中機(jī)器視覺(jué)的主要技術(shù)包括：

1. 車牌識(shí)別技術(shù)：這是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別技術(shù)在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要研究課題。它要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái)，通過(guò)獲取原圖像，進(jìn)行圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車輛牌號(hào)、顏色等信息。車牌識(shí)別在交通中已經(jīng)應(yīng)用了很多年，并且隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，識(shí)別率得到了顯著提升，目前最新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%，漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。

2. 目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)：這是機(jī)器視覺(jué)在智能交通中的核心應(yīng)用之一。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛、行人、交通標(biāo)志等目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測(cè)和追蹤。這項(xiàng)技術(shù)不僅可以輔助交通信號(hào)燈的自動(dòng)控制，還能夠識(shí)別違規(guī)駕駛和交通事故，并及時(shí)報(bào)警，從而有效提高交通安全，減少交通事故的發(fā)生。

3. 圖像處理與分析技術(shù)：這是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的核心和靈魂。它涉及圖像增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像壓縮等，用于改善圖像質(zhì)量或提取圖像中的有用信息。在智能交通系統(tǒng)中，圖像處理與分析技術(shù)用于對(duì)采集到的交通圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、校正等預(yù)處理，以提取有價(jià)值的交通信息和數(shù)據(jù)，幫助交通管理部門了解交通狀況，及時(shí)做出調(diào)整，提高交通效率。

智能交通系統(tǒng)中機(jī)器視覺(jué)的主要技術(shù)包括車牌識(shí)別技術(shù)、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)以及圖像處理與分析技術(shù)。這些技術(shù)的應(yīng)用使得智能交通系統(tǒng)能夠更加高效、準(zhǔn)確地管理和監(jiān)控交通狀況，提高交通安全和效率。