【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和车辆数量的不断增加，交通拥堵、事故频发等问题日益突出。传统的交通管理方式已经无法满足现代社会对交通安全和效率的需求，因此，智能交通系统应运而生，智能交通系统利用先进的图像识别技术，通过对交通场景中的图像进行分析和处理，实现对交通流量、交通违规行为等信息的自动获取和处理，从而提高交通管理的效率和准确性。
2、尽管智能交通系统在图像处理技术方面取得了一定的进展，但现有图像处理方法仍然存在一些缺陷，现有的图像处理方法对数据的依赖性高，需要大量的标注数据来训练模型，这不仅增加了数据收集和处理的成本，而且限制了模型在新场景下的泛化能力，现有的图像处理方法存在效率低下和准确性不足的问题，且对图像数据的准确性要求较高，这限制了处理大量图像数据的能力，影响了整体的工作效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于为了解决现有的图像处理方法对数据的依赖性高，需要大量的标注数据来训练模型，这不仅增加了数据收集和处理的成本，而且限制了模型在新场景下的泛化能力，现有的图像处理方法存在效率低下和准确性不足的问题，且对图像数据的准确性要求较高，这限制了处理大量图像数据的能力，影响了整体的工作效率的问题，而提出一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，包括以下步骤：
3、步骤一：图像
4、步骤二：特征提取：从步骤一预处理后的交通要素图像中提取出对识别和分类有用的特征信息；
5、步骤三：人工智能模型的构建与训练：根据步骤二提取的交通要素图像特征信息，利用大数据云服务器和正向传播神经网络算法，对智慧交通管理系统中的交通图像历史数据和处理方法进行映射计算，构建出交通图像人工智能分析模型；
6、步骤四：智能分析与决策支持：从大数据云服务器调用步骤三中得到的交通图像人工智能分析模型，对步骤一预处理后的交通要素图像进行智能分析，优选出最佳处理方法；
7、步骤五：图像的智能处理与反馈：根据步骤四中最佳处理方法，对交通要素图像进行智能处理，并将处理结果实时反馈给智慧交通管理系统；
8、步骤六：结果输出与应用：将步骤五处理后的图像数据和分析结果推送至智慧交通管理系统，为智慧交通管理系统提供决策支持。
9、优选的，步骤一中，交通要素图像的收集过程包括以下步骤：
10、s11：设备部署：在交通道路、设施和工具上部署摄像头、雷达、激光扫描器等图像传感器设备；
11、s12：实时监控：利用实时监控交通情况，捕捉动态变化，以确保数据的时效性和准确性；
12、s13：数据传输：采集到的图像数据需要通过有线或无线网络传输到后台，数据传输过程中要求压缩和加密，以保证传输效率和安全性；
13、s14：将传输回来的图像数据解压解密后，存储在服务器上，以便于后续的分析和处理。
14、优选的，交通要素图像包括以下方面：车辆、行人、交通标志和信号、道路、车牌、道路环境。
15、优选的，步骤一中，对交通要素图像的预处理包括但不限于图像校正、图像去噪、图像增强、图像归一化、图像裁切、图像分割、图像锐化、图像融合。
16、优选的，步骤二中，提取的特征信息包括但不限于颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征、语义特征、光流特征。
17、优选的，步骤三中，人工智能模型的构建与训练包括模型设计、数据准备、模型训练、模型优化。
18、优选的，模型设计是根据提取的特征信息，设计一个正向传播神经网络模型，用于学习和识别交通图像中的模式；数据准备用于收集和整理智慧交通管理系统中的交通图像历史数据和处理方法，为训练模型提供数据集；模型训练是利用大数据云服务器的计算能力，对模型进行训练，使其能够根据历史数据识别交通图像中的特征，并预测最佳的处理方法；模型优化是通过调整模型参数和结构，优化模型的性能，提高其准确性。
19、优选的，步骤四中，智能分析与决策支持包括以下步骤：
20、s41：利用人工智能模型对预处理后的交通要素图像进行模式识别和分类；
21、s42：根据识别结果，分析交通流、交通事件和交通状况，以确定交通管理的最佳策略；
22、s43：将分析结果与交通管理系统的实时数据相结合，提供实时的决策支持和交通优化建议。
23、优选的，步骤五中，图像的智能处理与反馈包括以下步骤：
24、s51：根据优选的处理方法，对交通要素图像进行进一步的分析和处理，如交通流量控制、事故检测和响应、交通信号优化等；
25、s52：将处理结果通过可视化界面展示给交通管理人员，以便进行人工审核和干预；
26、s53：将处理结果和反馈信息存储在数据库中，用于模型的进一步学习和优化。
27、优选的，步骤六中，结果输出与应用包括以下步骤：
28、s61：将处理后的图像数据和分析结果格式化，以便于智慧交通管理系统的集成和使用；
29、s62：通过api或其他接口，将数据和结果推送至智慧交通管理系统，以实现自动化的交通管理；
30、s63：定期评估和更新推送的数据和结果，以确保智慧交通管理系统的决策支持始终保持最新和准确。
31、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
32、（1）该基于智慧交通的人工智能图像处理方法通过将特征提取的信息用于人工智能分析模型的建立，该方法显著增强了智慧交通管理系统的智能分析能力，在步骤三中，通过将提取的特征与历史数据进行映射计算，构建出的人工智能分析模型能够学习并识别交通图像中的模式，从而预测最佳的处理方法，这种模型的建立，使得智慧交通管理系统不仅能够处理当前的图像数据，还能够基于历史数据进行学习和预测，提高了系统的智能化水平，随着步骤五中最佳处理方法对图片的处理数据推送给智慧交通管理系统，系统的数据积累越来越多，这为人工智能分析模型提供了更加丰富的数据支持，随着数据的积累和模型的不断优化，智慧交通管理系统的分析能力将变得更加强大，能够更准确地预测和处理各种交通情况，从而提高交通管理的效率和安全性，该方法通过不断的图像处理和数据推送，实现了智慧交通管理系统的持续优化和自适应，随着越来越多的最佳处理方法的图片特征被提取并用于人工智能分析模型中，模型的性能将得到不断提升，使得下次的人工智能分析模型更加强大，这种持续的优化和自适应能力，使得智慧交通管理系统能够随着时间的推移，不断适应交通状况的变化，提高其预测和响应的准确性；
33、（2）该基于智慧交通的人工智能图像处理方法通过六个步骤的紧密配合，实现了交通管理智能化水平的全面提升，首先，在步骤一中，通过部署图像传感器设备和实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤一中，交通要素图像的收集过程包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，交通要素图像包括以下方面：车辆、行人、交通标志和信号、道路、车牌、道路环境。
4.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤一中，对交通要素图像的预处理包括但不限于图像校正、图像去噪、图像增强、图像归一化、图像裁切、图像分割、图像锐化、图像融合。
5.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤二中，提取的特征信息包括但不限于颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征、语义特征、光流特征。
6.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤三中，人工智能模型的构建与训练包括模型设计、数据准备、模型训练、模型优化。
7.根据权利要求6所述的一种基于智
8.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤四中，智能分析与决策支持包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤五中，图像的智能处理与反馈包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤六中，结果输出与应用包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤一中，交通要素图像的收集过程包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，交通要素图像包括以下方面：车辆、行人、交通标志和信号、道路、车牌、道路环境。
4.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤一中，对交通要素图像的预处理包括但不限于图像校正、图像去噪、图像增强、图像归一化、图像裁切、图像分割、图像锐化、图像融合。
5.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤二中，提取的特征信息包括但不限于颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征、语义特征、光流特征。
6.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的人工智能图像处理方法，其特征在于，步骤三中，人工智能模型的构建与训...
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