杨旭哲

汉口学院

摘要(Abstract)：

随着城市化进程的加快与交通出行需求的剧增，城市交通系统的复杂性不断提升，传统的人工监测与固定传感设备已难以满足实时、精准的交通管理需求。计算机视觉技术作为人工智能的重要分支，通过对视频图像的自动识别、分析与理解，为智慧城市交通监测提供了高效的技术支撑。本文从计算机视觉的技术框架出发，阐述其在交通目标检测、行为识别、事件分析及交通优化决策中的关键作用；同时通过三个典型案例——北京智能交通视频监控系统、深圳无人巡检交通执法系统、杭州城市大脑交通优化平台——探讨计算机视觉在智慧交通中的具体应用与成效。研究表明，该技术不仅提升了道路运行效率与安全水平，还促进了交通治理模式的数字化、智能化转型。最后，本文总结了计算机视觉在交通监测应用中面临的数据安全、算法公平性与多源信息融合等挑战，并提出未来发展方向，为构建更加高效、智慧的城市交通管理体系提供参考。

关键词(KeyWords)：

计算机视觉；智慧城市；交通监测；目标识别；智能分析

参考文献(References)：

［1］王晓明，李俊伟.基于深度学习的城市交通目标识别技术研究［J］.计算机工程与应用，2024，60（12）：105-113.

［2］陈志强，赵宇航.智慧城市交通监测中的计算机视觉系统设计与优化［J］.智能科技，2023，5（8）：44-52.

［3］Zhang，Y.，&Liu，H.Deep Visual Learning for Urban Traffic Surveillance Systems［J］.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，2023，24（4）:515-527.

［4］郭思涵，马凌峰.城市大脑视域下的智能交通信号优化研究［J］.城市交通，2024，22（6）：73-82.

［5］李成伟，张嘉宁.基于视觉识别的智能巡检交通执法系统［J］.公安科技，2022，19（3）：88-94.

［6］Hu，W.，&Sun，J.Computer Vision-Based Traffic Flow Analysis in Smart Cities［J］.Sensors，2024，25（10）:2849-2862.

［7］赵震淼.数据加密技术在计算机网络信息安全中的应用［J］.人工智能研究，2025，2（2）：37-39.