智能交通系统（ITS）的发展近年来受到了越来越多的关注，尤其是在基于计算机视觉的交通检测和交通场景理解方面。随着处理器速度的不断提升以及摄像头的大规模部署，该领域的重要性与日俱增。本文作者刘宇强、田斌、陈松航以及朱枫华和王坤峰对这一领域内的最新进展进行了详细回顾，并展望了未来的研究方向。
作者在引言部分强调了交通检测作为计算机视觉领域的一个重要分支，在智能交通系统（ITS）中扮演着至关重要的角色。交通检测系统主要负责收集道路交通流量的各种参数。从1978年喷气推进实验室将计算机视觉方法应用于车辆检测开始，基于视觉的方法在ITS领域已经取得了巨大的进展。实际上，车辆检测和分类长期以来一直是计算机视觉和模式分析领域的难题之一。
在描述了车辆检测模块的基本功能后，文章指出实时的交通图像序列通常是通过道路顶部的视频摄像头获取的。这些图像序列被发送至车辆检测模块、车辆识别模块以及车辆跟踪模块。通过对检测、识别和跟踪结果的分析，可以提取交通流量参数，例如车辆类型、车辆数量、交通密度、平均速度以及交通事故信息等。这类实时交通信息与各种服务信息的整合，为ITS的管理和控制提供了有力支持。
本部分内容说明了计算机视觉在车辆检测和分类中的应用是实现智能交通系统的关键技术之一，它能够实现从图像序列中提取有用信息的功能。计算机视觉技术的进展不仅提升了系统处理实时数据的能力，也增强了对交通场景的理解和分析的深度。
文章重点分析了视频处理技术的最新进展，这些技术是实现车辆检测和跟踪的基石。在计算机视觉领域，这些技术包括但不限于图像处理、模式识别、机器学习以及深度学习等。这些技术的应用使得从动态视频流中识别和跟踪车辆成为可能，为智能交通管理系统提供了宝贵的数据支持。
此外，文章还指出，随着技术的不断进步，现有的视频处理技术已经能够实现实时的车辆检测和跟踪。但是，随着ITS应用范围的扩大和对精度要求的提高，这些技术还需要进一步的改进和发展。
文章从计算机视觉在ITS中的应用出发，系统回顾了基于视觉的车辆检测与跟踪技术，并对其未来的研究方向提出了展望。作者通过展示一系列技术进步和研究实例，向读者揭示了智能交通系统背后的关键技术及其发展动态，为相关领域的研究者和工程师提供了宝贵的参考。
