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智能识别行人闯红灯功能的完善。可以把无线通信技术所具有的数据传播优势和智能交通系统相结合，然后应用于行人闯红灯的管理过程中，这样不仅能够使城市交通运行更加秩序化，还能降低车辆和行人出现交通意外的可能性。通过无线技术进行信号传递，对于能够监管行人闯红灯的智能交通系统，可以直接进行人脸识别的视频监控来检测出行人出现闯红灯的行为，然后通过运用无线通信技术把相关数据传输到与之相对应的数据库中，实时提取行为人的特征，当识别出该行为人存在闯红灯情况时，利用无线信号把相应的违规闯红灯人员身份信息、头像以及违规信息实时在电子屏幕上进行公示，以达到警示其他行人的目的，这样可以有效减少行人闯红灯现象。为了把智能交通系统运用于治理行人闯红灯现象，要在智能交通系统安装上外置摄像头，该摄像头拍摄的相关信息可以通过无线信号把相关数据信息上传到警方数据库。由于智能交通系统具有计算机视觉功能，可以比较行为人的面部特殊信息进行行为人形态以及行为的识别，在警务人员进行查证时，其通过无线信号提供的图像可以提供相关证据。

3.3车牌字符提取、定位和自动识别功能的完善。首先，使用彩色摄像机进行车辆图像拍摄，可以得到彩色图像，然后把RGB彩色图像直接转换成灰度图；其次，以水平边缘检测模板应用为主进行灰度图像的实际运算，主要采用梯度运算方式，这样能够有效避免相关背景影响到运算过程，在此基础上，运用阀值处理灰度图以确定二值化图像；最后，要进行车牌位置的确定，同时采用像素点统计方法进行车牌区域分割。拍完照之后要进行拍照字符的分割工作，为了得到点阵图投影图，需要对车辆牌号进行以垂直投影分析为主的投影量分析；其次，完成字符分割工作后，要有效消除数字、字母以及汉字等图像，然后进行归一化处理，以避免由于拍摄问题所导致的字符发生变化的情况，从而全面提高字符模式识别能力。在获取识别信息之后，要采用行之有效的网络识别方法的相关预处理、主要特征提取过程、分类方法，如表1所示，采用BP神经网络算法对测试样本集与训练样本集进行有效的实验。从表1可以发现，和SVM相比较，BP识别算法的训练时间相对比较长，还会存在训练不收敛的情况。SVM字符识别消耗的时间相对来说比较长，但是其识别率高于BP神经网络。