摘要：计算机视觉技术是数字化程序在城市建设与开发中运用的主要形式。文章结合计算机视觉技术的相关理论，着重从图像处理、数字化勘测等方面，探究计算机视觉技术在交通工程测量中的应用要点，以达到明晰技术核心，促进城市交通产业开发的目的。
关键词：计算机视觉技术；交通工程测量；技术运用
交通工程测量，是工程建设施工的基础，它为后续交通运输产业发展提供了新导向，也是城市交通结构规划质量得以保障的重要性依据。随着我国计算机手段逐步更新，技术资源在社会发展中的应用广泛性正在进一步拓展。而关于计算机视觉技术的研究，刚好适应了新时期区域建设资源探索的需要。
1计算机视觉技术
所谓计算机视觉技术，就是指利用计算机或者电子程序替代人的眼睛与大脑，直接利用程序进行图像扫描，并综合进行客观世界的感知和解释，它是数字影像程序在实际中运用的具体形式。随着国内计算机程序体系逐步开发，数字程序尤其是数字化技术的应用范围正在进一步拓展，比如，交通管理方面道路交通流监控、车型归类与识别、车牌识别等，都是道路安全管理中的应用形式[1]。
2计算机视觉技术在交通工程测量中的应用
2.1初等图像处理
计算机视觉技术作为一种数字化信息处理手段，在交通量化工程整合与处理过程中发挥着不可忽视的作用。（1）计算机视觉技术可通过图像色彩前度的调节，将检测到数据信息都整合在一处，以实现程序对其信息进行识别。比如，红色交通工程建设模型在白色虚拟空间背景的映衬下较突出，就是利用视觉技术的初等图像处理特征。（2）图像二值化切分，也是初等图像识别方式，它主要是通过数字化程序代码推进演算的策略，对图像信息进行收集和调控。比如，交通工程测量实践期间，计算机视觉技术可借助数字程序进行局部检测分析，进而实现对物体整体情况反馈的检测效果（见图1）。
2.2二维测量方式的运用
二维图像测量法，是一种简单的二维物体处理方式，一方面，它是通过三维空间进行二维成像，且测量手段可实现精准化勘测。比如，物体表面细小的边缘线测量、裂痕测量等，都可以采用二维勘测法进行检测。另一方面，二维测量方式，主要是通过物体边缘影像处理方式，对数字图像进行管理与识别。为保障其精准度，需要利用简单的模板计算程序，确定二维测量图像信息的收集情况，计算公式可表示为NX2+NY2，其中“N”表示图像梯度，而“X”和“Y”则表示二维空间矩阵中的边沿值。计算机视觉程序运行时，系统将按照现场取像数据，精准核算图像测量结果[2]。比如，本次所测定的交通空间结构体系，就主要是借助虚拟空间模型结构，创建局部交通勘测模型，程序依据虚拟模型中梯度变化，矩形阵结构进行交通情况反馈，虚拟空间二维测算法进行分析与勘测。一方面，虚拟空间体系可利用宏观空间模型进行综合监控，一方面系统是利用数字化核算定位方式，对微观区域交通测定情况进行信息反馈。
2.3三维物体分析体系
（1）主动勘测距离法。三维物体中的勘测距离综合分析方式，是程序直接人外部设定的光源情况，将离散化的图像信息简化为可处理的信息体系，减少处理步骤后的信息传输的精准度更高，交通工程信息传输回来内容也较为完整。其一，主动勘测距离法实践主要是采用光够和雷达检测法，对三维物体进行实体数据检测。比如，交通工程检测技术综合进行分析时，电子化程序直接采用雷达数据扫描反馈程序，对检测到的信号进行信息整合，以形成及时、完整的反馈被测数据结果。其二，采用光感聚焦影像方式，借助外部光感强度，对数字化信息进行图像化组合。比如，交通工程中的数字化模型，就属于最常见的交通工程传输实践形态（见表1）[3]。也就是说，当交通指挥程序对空间环境进行影像收集与勘测时，其一，利用光感聚焦影像强度，从景物近处获取影像信息，形成虚拟模型数据体。其二，利用外部光感强度，收集物体周围远距离部分的影像信息，进行模型资源补充。其三，结合信息图像强度分辨率，完成交通指导。其四，衍射技术、全息干涉技术，这一部分的信息采集方式，主要是采用结构光源处理法，对物体采集影像信息进行整合，最终以图片影像展示的方式，对交通工程中的基本情况进行收集整合。比如，交通工程测量过程中，信息采集表面离散数据点信息的收集与整理时，主要是通过目标景物周围光源照射后，目标景物周围的色彩结构发生的变化情况进行信息情况判断。（2）被动勘测距离法。被动式距离勘测发生，主要是通过程序自主化勘测法进行影像结构的踩点分析。简单来说，就是将多个分散的光源点都集中在一处，并利用随机式高水平处理方式，在多个平面范围内数据代码模板的运行与调节。比如，交通安全测量环节进行勘测时，区域内测定程序，就主要是借助被动勘测距离法进行交通指挥和远程指导。其一，采用简单的几何处理方式，进行点与线、线与面的收集整合，包括交通勘测环节中的离散性交通测量光源收集；其二，利用数码模板结构，将物体表面的离散波点转换为编码条纹投影，最终收集到的数据信息结构，可通过十字格网图案和变形图案，对空间检测环境进行测量；其三，借助三维立体坐标模型，对结构光图像进行特征描述，进而寻求到能够与反馈图像结构相互匹配的反馈结构体。现有常见的交通曲面指示灯结构，均是汽车外形测量中运用的主要表现形态。
2.4三维双目视觉应用
三维双面视觉原理，是指双眼平视状态下，设备本身所反馈出来的成像特征。计算机视觉技术在交通工程测量中的应用，也充分利用了三维双目视觉法，对平面影像结构进行信息反馈和规划。（1）计算机视觉技术在交通工程测量中的应用时，通过三维空间定点分析法，对局域空间中的视觉区域进行可定点区域搜索，待搜索区域出现与程序设定影像目标一致的内容时，自动化控制程序将在新的目标点周围建立视觉实践模型。三维双面视觉模型将按照程序体系的基本需求，相应进行信息传输。比如，交通工程测量时，计算机视觉技术可以依据路段的反馈信息的基本情况，实行路面反馈信息的集中性整合，并将原有的虚拟空间信息逐步复制到实体图像上，其中与原图像不相吻合的环节，就是勘测区域存在问题的部分。（2）三维双面视觉原理，也体现为图像视觉色彩运用层面的差异变化。即当计算机视觉技术在交通工程测量中应用时，虚拟数据采集体系，可在交通局部信息反馈时做到合理化调整，动态数据点可依据空间位移结构变化情况，实行交通工程测量数据和测量结构的反馈结果进行交通情况评估。
2.5影像自主收集技术
影像自主收集技术，作为数字化信息整合体系中的一部分，可以在计算机视觉技术在交通工程测量中运用时，有序进行影像信息的收集与整理，它将虚拟信息整合转变为数字化服务体系中的环节之一。当交通工程测量中出现局部受阻光源时，局部信息模式处于协调、稳定的收集状态，内部信息每收集一条数据信息，收集渠道将主动处理、存储一条，在外部信息集中传输的状态下，内部调控体系将全面开启程序自主验证体系，依据计算机视觉技术在交通工程测量中的运行状态，持续性进行影视处理内容的收集与整理。比如，交通工程测量过程中，若某一交通港口部分持续通过交通车辆，此时自动化影响收集渠道，将集中收集交通路口部分的信息，并在外部反馈信息有序整合后，再逐步进行内容筛选与存储。计算机视觉技术在交通工程测量中的应用时，影像自主收集与整理方式，是在传统的自动存储状态下搭建的数据处理渠道，它可以最大限度地保障外部收集到的信息都集中存储起来，不会出现局部信息丢失或者信息遗漏等问题，进而也就规避了计算机视觉技术在交通工程测量中应用时，数字化技术传输安全劣势问题了。
3结束语
综上所述，计算机视觉技术在交通工程测量中的应用，是当代信息交通体系优化调配的理论归纳。在此基础上，文章通过初等图像处理、二维测量方式的运用、三维物体分析体系、三维双目视觉应用、影像自主收集技术，探究计算机视觉技术在交通工程测量领域融合方式，研究结果可为城市建设提供新导向。
参考文献：
[1]张翠翠,张颖,赵京鹤.基于结构光视觉技术的圆筒类零件内壁圆柱度检测系统[J].现代工业经济和信息化,2019(11):32-33.
[2]刘晶.中国工程院院士许祖彦:显示技术将接近人眼视觉极限[N].中国电子报,2019-11-29(004).
[3]刘桂雄,蔡柳依婷,王博帝.机器视觉检测图像拼接配准技术研究进展[J].激光杂志,2019,40(11):1-6.
作者:尹燕运 师影 单位:中兵勘察设计研究院有限公司 北京华景交通新技术开发有限公司
