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最近幾年，「嵌入式」和「極化」等術語，逐漸變得流行起來，它們真實地呈現了視覺技術，在智慧交通系統（ITS）的應用發展。
近年來，ITS 涵蓋的各個層面都在迅速發展，但影像監控技術的發展尤為矚目。在 ITS 市場激烈的競爭機制驅使下，新技術不斷被研發和升級，其中，視覺技術的進步，將會成為其致勝的關鍵。
早前，一些先進的視覺產品，已經在今年的德國斯圖加特國際機器視覺展 VISION 上進行了展示，以下是國際智慧交通記者，對參加展會的一些視覺產品製造商的採訪整理。
德國相機製造商 Basler 的高級產品經理，Enzio Schneider 說，「嵌入式，在幾年前只是一個流行詞，但目前已經成長為電腦視覺重要的趨勢之一，嵌入式視覺可提供給客戶，量身定制的解決方案，滿足大多數視覺行業的需求，降低成本並獲得競爭優勢。」
德國 Framos 公司的銷售副總裁 Axel Krepil，也同意這個結論。他說，「嵌入式視覺是指一種透過視覺方法，去理解周邊環境的機器。透過融合 3D，智慧感測器，人工智慧和模組化設計等技術，創建出標準化和定制的系統，從而滿足相機的特定需求，其應用領域包括汽車、廚房、消費電子、醫療器械等等，由於需求越來越廣泛，嵌入式視覺的設備市場和微處理器市場正獲得高速發展」。
視覺成像技術
Krepil 認為，視覺成像技術可以為交通基礎設施，提供先進的解決方案，以提高交通參與者的安全性和便利性。
英國 LED 光源控制器供應商 Gardasoft 的行銷經理 Jools Hudson 認為，過去幾年中攝影機技術，主要的發展趨勢有三種：
第一，單攝影機逐漸替換多攝影機組合。她說，「今天的機器視覺攝影機遠比過去的攝影機更加先進，單個攝影機已經融合了多攝影機組合的所有功能」。
第二，從類比攝影機轉向數位攝影機。Hudson 解釋道，「類比攝影機對 ITS 系統存在固定的性能限制，比如監控區域。而具有 GigE Vision 和 CoaXPress 接口的新型數位類比在這方面無疑更具優勢。」
第三，民用類比轉向工業級相機，工業類比提供了更強大的解決方案，可在各種惡劣天氣條件下正常運行。
正如許多人現在所瞭解到的情況一樣，極化成像已逐漸發展成為了機器視覺的主題。Lucid 視覺實驗室是在機器視覺市場中，首家推出5MP鳳凰偏振彩色類比的公司。
Lucid 的總經理 Torsten Wiesinger 說，「該類比解決方案採用了索尼 IMX250MZR/MYR CMOS 感測器，可以提供更高的解析度，更清晰的像素和更快的幀速率，此外，其超越可見光的新型感測技術，如極化，短波紅外線，長波紅外線，紫外線，多光譜等技術變得越來越流行，明顯提高了攝影機的檢測能力。
但是實際上，兩年前並沒有誰真正談論過，極化成像的問題，但現在已經有好幾家攝影機製造商，正在提供偏振類比。這是一個大趨勢」。
Wiesinger 說，相機引入 2.5G BASE － T和5G BASE －T 標準是另一個很有意思的發展。這些標準將使得數據利用 2.5 Gbit / s或 5 Gbit/ s 的速度在雙絞銅線內完成傳輸，並在千兆乙太網和萬兆乙太網之間創建兩個中間標準。
這些標準實現了 Cat 5e 和 Cat 6，非屏蔽雙絞線電纜上的攝影機與電腦之間長達100米的連接。在 Vision 2018 展上，Lucid推出了全新的 5GBASE － T PoE Atlas 攝影機，其配備了全新的 31.4 MP Sony IMX342 感測器，每秒數據傳輸速率為 600 MB，提供比 GigE 攝影機高 5 倍的頻寬，該攝影機可實現高達 100 米的標準乙太網電纜，更高的解析度和更高的幀速率。
Teledyne Imaging 推出的 VIS、紅外線、LIDAR 的多感測器融合攝影機，可增強對象檢測性，同時改進對象分類。 Teledyne Dalsa 高級產品經理 Manuel Romero 認為，過去兩年裡，機器視覺、人工智慧和深度學習技術，是提高智慧交通系統的安全性和可靠性的關鍵要素。
比如，為自動駕駛汽車增加行人紅外線感測器，改善了人類與無生命物體的區別，減少了行人事故的發生，嵌入了先進的視覺技術和深度學習技術的智慧交通系統，透過全面評估大數據，能夠模仿人類辨識能力，來實現某些行為特徵辨識，從而做出更明智的動態決策。
嵌入式願景
隨著新興技術發展越來越快，嵌入式視覺的競爭，也日漸激烈化，很多公司迫切尋找行業最關注的領域，進行轉型的案例屢見不鮮。Wiesinger 說，「由於越來越多的類似於工業物聯網、人工智慧、深度學習、嵌入式視覺等新興技術的推動，該行業也發生了很大的轉變，除了 IEEE 1588、IEEE 802.1 工作組正在研發更具標準化的時間敏感網路（TSN）技術，該技術將在乙太網連接設備之間，提供具備確定性的可靠操作。
這些解決方案，將在同一物理網路上，提供更關鍵的即時通信，保證延遲性和低抖動連接。另一個有意的動作是，由 VDMA 領導的 OPC UA Vision 標準，可輕鬆將工業4.0中的機器視覺與未來智慧工廠整合。」
Gardasoft 的 Hudson 表示，由於對成像智慧化的需求日漸增加，智慧交通領域的發展越來越迅速，同時也刺激了製造商對許多硬體和軟體的創新，來滿足市場需求，最令人期待的趨勢，是將機器視覺和深度學習整合到 ITS 裡，利用這些技術方案，來分析交通流量模式，從而達到緩解交通擁堵的目的。
Enzio Schneider 指出，目前還有許多類似於安全、物聯網和智慧城市等市場，尚未被機器視覺技術完全滲透。隨著嵌入式處理器，圖像感測器和攝影機的價格逐漸下降，即成本降低的驅使下，電腦視覺解決方案，對這些市場將變得更具吸引力，這樣的趨勢繼續持續下去，視覺行業將會完全滲透進交通領域。
Axel Krepil 認為，視覺技術在未來，將會無處不在。機器人、物聯網、智慧家庭、以及娛樂等行業，都將受益於視覺技術，但是，即時視覺在交通領域的自動駕駛汽車、共享汽車系統、智慧停車、交通基礎設施等層面更具潛力，而視覺成像技術，也將成為解決自動駕駛和交通管理，遇到的各種挑戰所必須的基礎技術。
同時，這也引出了最重要的問題：我們在應用該技術的時候，是否會變得更聰明？
智慧處理
「當然，」Axel Krepil 堅定地認為，「視訊成像技術，讓機器像人一樣擁有了眼睛，同時，智慧處理算法，可以協助其自動辨識和反應周圍的環境，比如自動駕駛汽車或無人機，也是透過智慧辨識道路狀況，來避免碰撞事故的發生。
就實用案例來說，具有高精度圖像辨識的嵌入式攝影系統，即使在光線條件較差的情況下，仍然可以實現 24 小時，全天候即時監控，為監控中心提供圖像數據，並透過智慧處理算法，對交通流量進行即時評估，以改善交通安全，平衡交通流量，實現對整個城市路網流量的總體調控。」
Torsten Wiesinger 認為視覺技術的未來極具潛力。隨著 OPC-UA-TSN 通訊標準和 OPC Vision Initiative 的出現，工業物聯網公司可以利用單個乙太網網路，支持時間敏感型網路應用（TSN）。同時，由於 OPC-UA-TSN 標準，可以應用於電腦的各個節點（例如：攝影機、PC、PLC 和基於串口伺服器的系統），因此它在開發，基於邊緣和雲端的網路應用中用處很大。
Jools Hudson 認為視覺技術的前景同樣樂觀。她說，「機器學習和人工智慧技術的日益普，及肯定會對智慧交通系統（ITS）產生深遠的影響。攝影機辨識的資訊，越來越精準可靠，例如乘客數量、駕駛員行為，以及車牌和車輛型號等等。隨著圖像捕獲技術越來越先進，相對的，ITS提供商們對新技術的需求也在不斷成長」。
Schneider 認為，變「聰明」的關鍵，取決於你想表達的內容。她說，「如果你的意思是，我們在使用嵌入該技術的應用程序時，是否可以進一步理解，這個應用程序的運行處理模式，那麼答案是 —— 不會，因為程序研發過程具備高複雜性，研發公司為了讓使用者，更便於理解和使用，只會提供簡易的操作入口，使用者本身根本沒辦法理解，各種程序的具體細節。」
「但是，那麼我們透過使用各種程序（例如交通、停車等）是否會變得更聰明，使容易達成目的，那麼答案是不一定。同時，你收集到了大數據，單如果沒有足夠的能力，進行分析處理也無濟於事，從長遠來看，你必須得到 AI 、機器學習等技術的支持。」
關於視覺技術的應用，很多人在許多問題上達成了一致意見，但在某些關鍵領域，仍然存在一定的分歧。要證明預測的準確性，是一件很棘手的事情，但視覺技術將會為未來的ITS解決方案，提供一個極具誘惑力的願景。281190603
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