基于3G通信技术的智能交通指挥系统研究(7)

基于3G通信技术的智能交通指挥系统研究

采用不同的编码策略，即对前景VO的压缩编码尽可能保留细节和平滑；对背景VO则采用高压缩率的编码策略，甚至不予传输而在解码端由其他背景拼接而成。这种基于对象的视频编码不仅克服了第一代视频编码中高压缩率编码所产生的方块效应，而且使用户可与场景交互，从而既提高了压缩比，又实现了基于内容的交互，为视频编码提供了广阔的发展空间。

（3） 视频编码可分级性技术

MPEG- 4通过视频对象层（VOL，Video Object Layer）数据结构来实现分级编码。MPEG-4提供了两种基本分级工具，即时域分级（Temporal Scalability）和空域分级（Spatial Scalability），此外还支持时域和空域的混合分级。每一种分级编码都至少有两层VOL，低层称为基本层，高层称为增强层。基本层提供了视频序列的基本信息，增强层提供了视频序列更高的分辨率和细节。

在随后增补的视频流应用框架中，MPEG-4提出了FGS（Fine Granularity Scalable，精细可伸缩性）视频编码算法以及PFGS（Progressive Fine Granularity Scalable，渐进精细可伸缩性）视频编码算法。

（4） 运动估计与运动补偿技术

MPEG- 4采用I-VOP、P-VOP、B-VOP三种帧格式来表征不同的运动补偿类型。它采用了H.263中的半像素搜索（half pixel searching）技术和重叠运动补偿（overlapped motion compensation）技术，同时又引入重复填充（repetitive padding）技术和修改的块（多边形）匹配（modified block （polygon）matching）技术以支持任意形状的VOP区域。

5、结束语

系统综合应用了智能图像处理与识别技术，最佳交通流量算法、智能控制技术、数字图像传输技术、数字图像压缩编解码技术和3G网络通信等技术。所构建的智能交通系统可实现及时准确地掌握所监视路口、路段周围的车辆、行人的流量、交通治安情况等，为指挥人员提供迅速直观的信息从而对交通事故和交通堵塞做出准确判断并及时响应。最佳交通流量预测算法使用目前国际上较为先进的高阶神经网络预测算法，预测精度高。高阶神经网络的神经元是智能神经元，即这种神经元具有“思考”的能力，极大地提高了智能交通指挥系统的智能水平，在公交、地铁及物流运输等系统中都有比较广阔的应用前景。

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