交通现在的管理越来越便利，在很多的地方其实都是有计算机视觉的帮助下面就一起来看看计算机视觉在交通中的一些使用。

1、辅助驾驶

使用双目视觉系统获取场景中的深度信息。它可以帮助进行后续的图像语义理解，在无人驾驶中可以帮助探索可行驶区域和目标障碍物。通过视频来估计每一个像素的运动方向和运动速度。

对物体进行检测与追踪。在无人驾驶中主要是各种车辆、行人、非机动车。对于整个场景的理解。最重要的有两点，第一是道路线检测，其次是在道路线检测下更进一步，即把场景中的每一个像素打成标签，这叫做场景分割或者场景解析。

2、路况监测

开发了基于计算机视觉的缺陷检测和状态评估应用程序，用于监测混凝土和沥青民用基础设施。路面状况评估提供了有关路面网络管理的更具成本效益和一致性的决策信息。一般来说，路面破损检查是使用先进的数据收集车辆和/或实地踏勘进行的。

3、路口监测

对于交叉口，通过基于深度学习的车辆精确感知检测，可以精准的感知交通路口各个方向的车辆数量、流量和密度，从而可以给交通路口的最优配时提供准确依据。如果各个路口都用上这种车辆检测技术，那对交通拥堵将是极大的缓解。

这些在交通方面的使用你都清楚了吗？