基于智能视觉物联网的道路车辆监控
基于智能视觉物联网的道路车辆监控[20191213092312]
摘 要
智能视觉物联网（IVIOT）是新一代信息技术的重要组成部分，也是物联网的升级版本。智能视觉物联网是通过视觉传感器、信息传输、智能视觉分析感知人、车、物,按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信。可实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
论文以智能视觉物联网理论为基础，在智能交通监控方面的应用进行了深入的研究与探讨。提出了通过提取道路车辆视觉标签，并建立视觉标签库的方法，实现无人值守监控道路车辆行踪的功能。围绕这个主题，论文开展了如下几个方面的研究工作：
（1）根据智能视觉传感节点的特点，分析和选取了合适的ARM处理器、摄像机和无线路由器等硬件设备，设计出处理器的外围接口，并搭建了智能道路车辆监控系统的硬件平台。
（2）研究嵌入式Linux上的算法和摄像机UVC驱动的移植，稳定地实现了论文中的图像处理算法。在Linux开源视频流传输项目的基础上，完成了将ARM上采集的视频流通过WIFI网络传输到PC客户端显示。PC客户端采用MFC进行用户界面设计，并提供了数据库查询管理功能。具有良好的人机交互界面。
（3）研究车辆视觉标签提取算法。通过摄像机标定、中值滤波和线性灰度拉伸等经典算法对车辆图像进行了良好的预处理。在车牌定位中，提出了通过膨胀裁剪和颜色统计算法分别对车牌区域进行粗选和精选。在字符识别中，提出了通过Hu不变矩和模板匹配算法分别对车牌字符进行粗识别和精识别。取得了很好的识别效果，具有较高的鲁棒性。
查看完整论文请+Q: 351916072
关键字:智能视觉物联网；智能交通；嵌入式Linux；视觉标签；Hu不变矩
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
目 录 IV
第1章 绪论 1
1.1 研究的背景和意义 1
1.2 国内外车辆监控研究现状 2
1.3 智能视觉物联网 2
1.3.1 物联网技术的发展现状 2
1.3.2 智能视觉物联网的概念和应用前景 4
1.4 智能视觉物联网在车辆监控中的应用 5
1.5 本文所做的工作 7
第2章 系统硬件分析与设计 9
2.1 系统总体规划 9
2.1 系统硬件平台概述 10
2.1.1 Cortex-A8处理器的硬件平台 10
2.1.2 其他方案概述 10
2.2 系统主要硬件电路介绍 11
2.2.1 Cotex-A8处理器核心板 11
2.2.2 USB HUB电路 14
2.2.3 以太网控制器电路 15
2.2.4 UART串口电路 16
2.3 摄像机的选择 17
第3章 系统软件分析与设计 20
3.1 嵌入式Linux开发环境搭建 20
3.1.1 交叉编译器的介绍与配置方法 20
3.1.2 USB摄像机驱动的移植 22
3.1.3 OpenCV视觉库介绍和移植方法 25
3.2 嵌入式平台软件设计 32
3.2.1 V4L2视频采集 33
3.2.2 Socket网络编程 36
3.2.3 多线程编程 37
3.2.4 MJPG-streamer开源项目 38
3.3 PC客户端设计 40
3.3.1 WebBrowser控件的使用 41
3.3.2 视觉标签库的建立 42
第4章 交通图像预处理算法 47
4.1 摄像机的标定 47
4.1.1 摄像机模型 47
4.1.2 基本投影几何 49
4.1.3 透镜畸变 49
4.1.4 基于OpenCV的摄像机标定 51
4.2 车牌图片的预处理 55
4.2.1 车牌图片的权值灰度化 56
4.2.2 车牌图片的中值滤波 57
4.2.3 车牌图片的线性灰度拉伸 59
第5章 视觉标签提取算法 63
5.1 车牌定位 63
5.1.1 车牌图片的锐化 63
5.1.2 车牌图片的二值化 65
5.1.3 车牌图片的膨胀和裁剪 67
5.1.4 车牌区域的选择 71
5.2 车牌识别 74
5.2.1 车牌字符的切割 74
5.2.2 Hu矩字符轮廓匹配 75
5.2.3 字符模板匹配 79
第6章 总结与展望 81
6.1 总结 81
6.2 展望 81
参考文献 83
致谢 87
外文文献翻译 91
一、英文原文 91
二、中文翻译 100第1章 绪论
1.1 研究的背景和意义
论文研究设计的系统可以实现对车辆自动登记、验证、行踪监控、预设报警等功能。系统应用场合的包括：高速公路，桥梁，隧道等收费管理系统；城市交通车辆管理，电子警察，海关边境交通监控；智能小区、智能停车场管理；车牌验证，车流统计，移动和车载系统[1]。
随着经济的发展和人民生活水平的不断提高，促进了汽车数量和城市人口的急剧增加，然而在充分享受汽车给生活带来便捷的同时，由于车多人多，城市交通系统的负载能力受到了极大的挑战，人们也越来越受到环境污染、交通拥堵、事故频发甚至停车困难的困扰。这些都无一不影响着城市交通安全和人民的生活质量，从而影响整个城市的形象和投资环境，因此试图将各种高科技手段运用到交通管理系统中，通过综合利用先进的信息处理技术、图像处理和识别技术、导航定位技术、计算机网络技术、以及电子控制技术，来更智能地解决日益严重的交通问题，从而产生了智能交通系统(Intelligent Transportation system，ITS) [1-2]。
智能交通系统是21世纪世界道路交通的发展趋势。公路交通基础建设的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以视觉监控为基础的智能交通系统的实际应用打下了良好基础。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。车牌是车辆最准确和唯一的标志，车辆牌照识别系统是一个专门的计算机视觉系统，它综合运用了图像处理、模式识别以及人工智能等方面的理论技术，可以自动地从运动的车辆中，将动态车辆的车牌数据提取出来，并及时准确地识别出车辆牌照上的字符，按照需要将所得到的车牌号码记录、地点记录、时刻记录等车辆信息发送并存储到中央数据库中，供有关部门查询使用。只要卡口安装的智能视觉传感节点数量足够多，就能够无时无刻掌握所有车辆的行踪信息，并可实现输入任意车辆车牌号就可以在数字地图中绘制出该车辆的行驶轨迹。对交通部门和公安部门等有非常大的作用。因此，具有非常重要的理论价值和现实意义。
1.2 国内外车辆监控研究现状
20世纪90年代初，国外研究人员开始了对汽车牌照识别的研究。以色列Hi-Tech公司的See/Car System系列，See/Car System针对某国家车牌结构特征开发了多种相适应的产品，对中国车牌的汉字存在识别的缺陷；新加坡Opt Asia公司的VLPRS系列，香港Asia Vision Technology公司的VECON产品都是较成熟产品，VLPRS产品如全方位车牌识别、车辆监控等，主要是适用于新加坡的车牌。其他如美国、英国、奥地利等各个西方发达国家都相继研发出了适合该国的车牌识别系统。
国内从90年代开始展开了车牌识别的研究，中科院自动化研究所汉王科技公司的“汉王眼”是目前较成熟的产品之一，另外如深圳吉通电子有限公司、亚洲视觉科技有限公司以及中国信息产业部下属的中智交通电子系统有限公司等也都有自己的产品。此外，不少高校和科研机构也进行了类似的研究，如:清华大学人工智能国家重点实验室、西安交通大学的图像处理和识别研究室、上海交通大学的计算机科学和工程系以及浙江大学的自动化系等[3-4]。
无论是国内还是国外，无论车牌识别系统采用哪种实现方式，都需要解决三个重点问题：车牌定位、字符分割和字符识别。典型的车牌定位算法主要有:（1）基于边缘特性的车牌定位算法；（2）基于分类器的车牌定位算法；（3）基于颜色组合特性的车牌定位算法；（4）基于边框组成特性的车牌定位算法；（5）基于车牌边角点的车牌定位算法；（6）基于机器智能并结合车牌区域特点的算法。定位出车牌位置后，需要对车牌上的字符进行快速准确的分割。目前，典型的字符分割算法有:（1）投影法；（2）基于形态学的连通区域法；（3）基于识别结果的字符分割方法；（4）基于灰度图的分割方法；（5）基于聚类分析的方法。当完成车牌定位及字符分割后，需要对车牌中的字符逐个进行识别。常用的车牌字符识别算法可以分为三类：模板匹配、神经网络以及特征匹配[5-6]。
1.3 智能视觉物联网
1.3.1 物联网技术的发展现状
物联网（Internet of Things）是新一代信息技术的重要组成部分，在1999年由美国麻省理工学院首先提出，其核心思想是为全球每个物品提供唯一的电子标识符，实现对所有实体对象的惟一有效标识[7]。物联网技术的起源是利用标签识别技术来标识物件，通过连续的数据交换和信息传递形成“物与物相连的互联网”，这里包含有两层意思：第一，物联网的核心仍然是互联网，但不仅仅是互联网，而是在互联网基础之上扩展和延伸的网络；第二，其用户端延伸到了物品之间，通过将物品与互联网相连来进行信息交换和通信，以实现对物品的识别、定位和检测。物联网的技术特征是全面感知、可靠传输和智能处理[8-10]：
(1) 全面感知：主要是通过射频识别、视频采集设备、传感器、二维码等感知、捕获或测量手段随时随地对周围的物体进行抓取。
(2) 可靠传送：将各种网络作为通信载体，通过将物体接入信息网络来随时随地进行可靠的信息交互和共享。
(3) 智能处理：利用各种智能计算技术，对从网络中获取的大量感知数据和信息进行分析并处理，实现智能化的决策和控制。
物联网作为近些年来被广泛讨论的新生事物，一直没有能获得准确的定义。2005年11月，国际电信联盟(ITU)在突尼斯举行的信息社会世界峰会上发布报告，正式提出了“物联网”的概念：利用摄像机、射频标签、电子传感器和微型计算机等信息传感工具，通过对周边环境中目标物体的有效标识和感知，将我们现实世界中的物体与虚拟数字世界联系起来。物联网系统利用互联网和电子标签技术将物体与系统进行关联，通过智能接口自主地进行信息交换和传输，实现了对目标物体的智能识别、定位跟踪和实时管理，从而搭建起跨时间、跨地点、跨物体和跨网络的实时监控系统。伴随着互联网在全球范围内的不断普及，物联网技术由于关系到新一代信息网络与信息资源的掌控与利用，有望成为未来管理全球的重要工具之一，因此受到了各国政府、相关企业和学术界的高度重视。2008年，奥巴马总统在上任之后，积极回应了美国IBM公司提出的“智慧地球”的概念，并很快将物联网的计划升级为国家战略，同时将“物联网”和“新能源”来作为振兴国际经济的两大武器，投入巨资深入研究物联网及相关技术。2004年，日本正式提出了“U-Japan”物联网战略，其基本理念是以人为本，通过实现人与人、物与物、人与物之间的连接来进一步推动高度信息化社会的建设。2009年，欧盟率先提出了《欧盟物联网行动计划》，并希望通过构建全新的物联网框架体系，让欧洲引领全世界范围内物联网技术的发展。2009年8月，温家宝总理首次提出“感知中国”后，物联网在我国迅速得到了前所未有的广泛关注，促进了物联网技术和物联网产业在我国的高速发展。
物联网技术从提出到研究至今，已经被广泛应用在当今社会中的各个领域。在公共安全领域，物联网技术可以有效监测目标场景中的随时可能发生的情况，利用射频标签、红外感应、目标跟踪和信息分析等多种手段，加强对重点地段的有效监测及预警，从而实现对公共场合突发事件的有效监控。在城市交通领域，物联网技术可以实现对街道状况和车辆的实时跟踪，有效地减少道路拥堵的同时帮助相关部门迅速准确地发现并抵达交通事故现场，及时处理事故清理现场并将事故损失降到最低，最终达到节约能源和提高监测效率的目标。在生态环境领域，物联网技术也发挥着巨大作用，通过传感器对空气质量、污染排放、城市噪音的有效监测来应对气候变化、自然灾害和环境污染等问题，从而帮助环境监察部门完成改善人们生存环境的任务。
1.3.2 智能视觉物联网的概念和应用前景
智能视觉物联网（Intelligent Visual Internet of Things）作为最近两年刚刚发展起来的信息技术，其概念最先是由贝尔信董事长郑长春先生于2010年提出的。智能视觉物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是物联网的升级版本。
智能视觉物联网至今仍没有一个非常权威的定义，一般意义上我们可以认为智能视觉物联网是通过摄像机、视觉标签、激光扫描仪以及红外感应装置等视觉信息传感工具，按照预先设定好的标准，自主地将我们现实世界中的目标物体与互联网进行关联，并进行数据运算和信息交换，以此来实现对物体的智能识别、定位跟踪和实时监测的一种智能网络。通过公共场所管理、智能楼宇、交通管制、学校、医院、监狱、温室、金融、军事、社区、个人视频设备等终端用户所搭建的“智能视觉物联网”，能够实现对社会资源的统一监控、管理和调度。因此，智能视觉物联网技术具有广泛的应用前景。
智能视觉物联网主要包括视觉传感器、信息传输、智能分析三个部分：视觉传感器部分负责通过视觉采集设备对周围世界中的目标进行定位；信息传输部分则利用网络来对采集到的目标信息进行存储和传输；智能分析部分则是由计算机自己完成对目标状态的实时分析和判定。智能视觉物联网有以下特点：
摘 要
智能视觉物联网（IVIOT）是新一代信息技术的重要组成部分，也是物联网的升级版本。智能视觉物联网是通过视觉传感器、信息传输、智能视觉分析感知人、车、物,按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信。可实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
论文以智能视觉物联网理论为基础，在智能交通监控方面的应用进行了深入的研究与探讨。提出了通过提取道路车辆视觉标签，并建立视觉标签库的方法，实现无人值守监控道路车辆行踪的功能。围绕这个主题，论文开展了如下几个方面的研究工作：
（1）根据智能视觉传感节点的特点，分析和选取了合适的ARM处理器、摄像机和无线路由器等硬件设备，设计出处理器的外围接口，并搭建了智能道路车辆监控系统的硬件平台。
（2）研究嵌入式Linux上的算法和摄像机UVC驱动的移植，稳定地实现了论文中的图像处理算法。在Linux开源视频流传输项目的基础上，完成了将ARM上采集的视频流通过WIFI网络传输到PC客户端显示。PC客户端采用MFC进行用户界面设计，并提供了数据库查询管理功能。具有良好的人机交互界面。
（3）研究车辆视觉标签提取算法。通过摄像机标定、中值滤波和线性灰度拉伸等经典算法对车辆图像进行了良好的预处理。在车牌定位中，提出了通过膨胀裁剪和颜色统计算法分别对车牌区域进行粗选和精选。在字符识别中，提出了通过Hu不变矩和模板匹配算法分别对车牌字符进行粗识别和精识别。取得了很好的识别效果，具有较高的鲁棒性。
查看完整论文请+Q: 351916072
关键字:智能视觉物联网；智能交通；嵌入式Linux；视觉标签；Hu不变矩
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
目 录 IV
第1章 绪论 1
1.1 研究的背景和意义 1
1.2 国内外车辆监控研究现状 2
1.3 智能视觉物联网 2
1.3.1 物联网技术的发展现状 2
1.3.2 智能视觉物联网的概念和应用前景 4
1.4 智能视觉物联网在车辆监控中的应用 5
1.5 本文所做的工作 7
第2章 系统硬件分析与设计 9
2.1 系统总体规划 9
2.1 系统硬件平台概述 10
2.1.1 Cortex-A8处理器的硬件平台 10
2.1.2 其他方案概述 10
2.2 系统主要硬件电路介绍 11
2.2.1 Cotex-A8处理器核心板 11
2.2.2 USB HUB电路 14
2.2.3 以太网控制器电路 15
2.2.4 UART串口电路 16
2.3 摄像机的选择 17
第3章 系统软件分析与设计 20
3.1 嵌入式Linux开发环境搭建 20
3.1.1 交叉编译器的介绍与配置方法 20
3.1.2 USB摄像机驱动的移植 22
3.1.3 OpenCV视觉库介绍和移植方法 25
3.2 嵌入式平台软件设计 32
3.2.1 V4L2视频采集 33
3.2.2 Socket网络编程 36
3.2.3 多线程编程 37
3.2.4 MJPG-streamer开源项目 38
3.3 PC客户端设计 40
3.3.1 WebBrowser控件的使用 41
3.3.2 视觉标签库的建立 42
第4章 交通图像预处理算法 47
4.1 摄像机的标定 47
4.1.1 摄像机模型 47
4.1.2 基本投影几何 49
4.1.3 透镜畸变 49
4.1.4 基于OpenCV的摄像机标定 51
4.2 车牌图片的预处理 55
4.2.1 车牌图片的权值灰度化 56
4.2.2 车牌图片的中值滤波 57
4.2.3 车牌图片的线性灰度拉伸 59
第5章 视觉标签提取算法 63
5.1 车牌定位 63
5.1.1 车牌图片的锐化 63
5.1.2 车牌图片的二值化 65
5.1.3 车牌图片的膨胀和裁剪 67
5.1.4 车牌区域的选择 71
5.2 车牌识别 74
5.2.1 车牌字符的切割 74
5.2.2 Hu矩字符轮廓匹配 75
5.2.3 字符模板匹配 79
第6章 总结与展望 81
6.1 总结 81
6.2 展望 81
参考文献 83
致谢 87
外文文献翻译 91
一、英文原文 91
二、中文翻译 100第1章 绪论
1.1 研究的背景和意义
论文研究设计的系统可以实现对车辆自动登记、验证、行踪监控、预设报警等功能。系统应用场合的包括：高速公路，桥梁，隧道等收费管理系统；城市交通车辆管理，电子警察，海关边境交通监控；智能小区、智能停车场管理；车牌验证，车流统计，移动和车载系统[1]。
随着经济的发展和人民生活水平的不断提高，促进了汽车数量和城市人口的急剧增加，然而在充分享受汽车给生活带来便捷的同时，由于车多人多，城市交通系统的负载能力受到了极大的挑战，人们也越来越受到环境污染、交通拥堵、事故频发甚至停车困难的困扰。这些都无一不影响着城市交通安全和人民的生活质量，从而影响整个城市的形象和投资环境，因此试图将各种高科技手段运用到交通管理系统中，通过综合利用先进的信息处理技术、图像处理和识别技术、导航定位技术、计算机网络技术、以及电子控制技术，来更智能地解决日益严重的交通问题，从而产生了智能交通系统(Intelligent Transportation system，ITS) [1-2]。
智能交通系统是21世纪世界道路交通的发展趋势。公路交通基础建设的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以视觉监控为基础的智能交通系统的实际应用打下了良好基础。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。车牌是车辆最准确和唯一的标志，车辆牌照识别系统是一个专门的计算机视觉系统，它综合运用了图像处理、模式识别以及人工智能等方面的理论技术，可以自动地从运动的车辆中，将动态车辆的车牌数据提取出来，并及时准确地识别出车辆牌照上的字符，按照需要将所得到的车牌号码记录、地点记录、时刻记录等车辆信息发送并存储到中央数据库中，供有关部门查询使用。只要卡口安装的智能视觉传感节点数量足够多，就能够无时无刻掌握所有车辆的行踪信息，并可实现输入任意车辆车牌号就可以在数字地图中绘制出该车辆的行驶轨迹。对交通部门和公安部门等有非常大的作用。因此，具有非常重要的理论价值和现实意义。
1.2 国内外车辆监控研究现状
20世纪90年代初，国外研究人员开始了对汽车牌照识别的研究。以色列Hi-Tech公司的See/Car System系列，See/Car System针对某国家车牌结构特征开发了多种相适应的产品，对中国车牌的汉字存在识别的缺陷；新加坡Opt Asia公司的VLPRS系列，香港Asia Vision Technology公司的VECON产品都是较成熟产品，VLPRS产品如全方位车牌识别、车辆监控等，主要是适用于新加坡的车牌。其他如美国、英国、奥地利等各个西方发达国家都相继研发出了适合该国的车牌识别系统。
国内从90年代开始展开了车牌识别的研究，中科院自动化研究所汉王科技公司的“汉王眼”是目前较成熟的产品之一，另外如深圳吉通电子有限公司、亚洲视觉科技有限公司以及中国信息产业部下属的中智交通电子系统有限公司等也都有自己的产品。此外，不少高校和科研机构也进行了类似的研究，如:清华大学人工智能国家重点实验室、西安交通大学的图像处理和识别研究室、上海交通大学的计算机科学和工程系以及浙江大学的自动化系等[3-4]。
无论是国内还是国外，无论车牌识别系统采用哪种实现方式，都需要解决三个重点问题：车牌定位、字符分割和字符识别。典型的车牌定位算法主要有:（1）基于边缘特性的车牌定位算法；（2）基于分类器的车牌定位算法；（3）基于颜色组合特性的车牌定位算法；（4）基于边框组成特性的车牌定位算法；（5）基于车牌边角点的车牌定位算法；（6）基于机器智能并结合车牌区域特点的算法。定位出车牌位置后，需要对车牌上的字符进行快速准确的分割。目前，典型的字符分割算法有:（1）投影法；（2）基于形态学的连通区域法；（3）基于识别结果的字符分割方法；（4）基于灰度图的分割方法；（5）基于聚类分析的方法。当完成车牌定位及字符分割后，需要对车牌中的字符逐个进行识别。常用的车牌字符识别算法可以分为三类：模板匹配、神经网络以及特征匹配[5-6]。
1.3 智能视觉物联网
1.3.1 物联网技术的发展现状
物联网（Internet of Things）是新一代信息技术的重要组成部分，在1999年由美国麻省理工学院首先提出，其核心思想是为全球每个物品提供唯一的电子标识符，实现对所有实体对象的惟一有效标识[7]。物联网技术的起源是利用标签识别技术来标识物件，通过连续的数据交换和信息传递形成“物与物相连的互联网”，这里包含有两层意思：第一，物联网的核心仍然是互联网，但不仅仅是互联网，而是在互联网基础之上扩展和延伸的网络；第二，其用户端延伸到了物品之间，通过将物品与互联网相连来进行信息交换和通信，以实现对物品的识别、定位和检测。物联网的技术特征是全面感知、可靠传输和智能处理[8-10]：
(1) 全面感知：主要是通过射频识别、视频采集设备、传感器、二维码等感知、捕获或测量手段随时随地对周围的物体进行抓取。
(2) 可靠传送：将各种网络作为通信载体，通过将物体接入信息网络来随时随地进行可靠的信息交互和共享。
(3) 智能处理：利用各种智能计算技术，对从网络中获取的大量感知数据和信息进行分析并处理，实现智能化的决策和控制。
物联网作为近些年来被广泛讨论的新生事物，一直没有能获得准确的定义。2005年11月，国际电信联盟(ITU)在突尼斯举行的信息社会世界峰会上发布报告，正式提出了“物联网”的概念：利用摄像机、射频标签、电子传感器和微型计算机等信息传感工具，通过对周边环境中目标物体的有效标识和感知，将我们现实世界中的物体与虚拟数字世界联系起来。物联网系统利用互联网和电子标签技术将物体与系统进行关联，通过智能接口自主地进行信息交换和传输，实现了对目标物体的智能识别、定位跟踪和实时管理，从而搭建起跨时间、跨地点、跨物体和跨网络的实时监控系统。伴随着互联网在全球范围内的不断普及，物联网技术由于关系到新一代信息网络与信息资源的掌控与利用，有望成为未来管理全球的重要工具之一，因此受到了各国政府、相关企业和学术界的高度重视。2008年，奥巴马总统在上任之后，积极回应了美国IBM公司提出的“智慧地球”的概念，并很快将物联网的计划升级为国家战略，同时将“物联网”和“新能源”来作为振兴国际经济的两大武器，投入巨资深入研究物联网及相关技术。2004年，日本正式提出了“U-Japan”物联网战略，其基本理念是以人为本，通过实现人与人、物与物、人与物之间的连接来进一步推动高度信息化社会的建设。2009年，欧盟率先提出了《欧盟物联网行动计划》，并希望通过构建全新的物联网框架体系，让欧洲引领全世界范围内物联网技术的发展。2009年8月，温家宝总理首次提出“感知中国”后，物联网在我国迅速得到了前所未有的广泛关注，促进了物联网技术和物联网产业在我国的高速发展。
物联网技术从提出到研究至今，已经被广泛应用在当今社会中的各个领域。在公共安全领域，物联网技术可以有效监测目标场景中的随时可能发生的情况，利用射频标签、红外感应、目标跟踪和信息分析等多种手段，加强对重点地段的有效监测及预警，从而实现对公共场合突发事件的有效监控。在城市交通领域，物联网技术可以实现对街道状况和车辆的实时跟踪，有效地减少道路拥堵的同时帮助相关部门迅速准确地发现并抵达交通事故现场，及时处理事故清理现场并将事故损失降到最低，最终达到节约能源和提高监测效率的目标。在生态环境领域，物联网技术也发挥着巨大作用，通过传感器对空气质量、污染排放、城市噪音的有效监测来应对气候变化、自然灾害和环境污染等问题，从而帮助环境监察部门完成改善人们生存环境的任务。
1.3.2 智能视觉物联网的概念和应用前景
智能视觉物联网（Intelligent Visual Internet of Things）作为最近两年刚刚发展起来的信息技术，其概念最先是由贝尔信董事长郑长春先生于2010年提出的。智能视觉物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是物联网的升级版本。
智能视觉物联网至今仍没有一个非常权威的定义，一般意义上我们可以认为智能视觉物联网是通过摄像机、视觉标签、激光扫描仪以及红外感应装置等视觉信息传感工具，按照预先设定好的标准，自主地将我们现实世界中的目标物体与互联网进行关联，并进行数据运算和信息交换，以此来实现对物体的智能识别、定位跟踪和实时监测的一种智能网络。通过公共场所管理、智能楼宇、交通管制、学校、医院、监狱、温室、金融、军事、社区、个人视频设备等终端用户所搭建的“智能视觉物联网”，能够实现对社会资源的统一监控、管理和调度。因此，智能视觉物联网技术具有广泛的应用前景。
智能视觉物联网主要包括视觉传感器、信息传输、智能分析三个部分：视觉传感器部分负责通过视觉采集设备对周围世界中的目标进行定位；信息传输部分则利用网络来对采集到的目标信息进行存储和传输；智能分析部分则是由计算机自己完成对目标状态的实时分析和判定。智能视觉物联网有以下特点：
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