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基于HSV颜色空间山区道路中车牌定位 　　摘 要： 分析了目前我国山区道路交通事故的路况影响因素及其与山区道路交通事故之间的关系。结合地区的交通发展状况利用全概率公式测算出各因素可能导致交通事故的概率及相应的危险系数；在实时勘测各因素的基础上，结合样本库中的数据，判断出车辆是否处于安全状态，对于处于非安全状态的车辆进行车牌定位。 　　关键词： 智能交通； 山区； 危险系数； 安全状态； 车牌定位 　　中图分类号：TP391 文献标志码:A 文章编号：1006-8228（2012）03-22-03 　　License plate location on the mountain road based on the HSV color space 　　Li Honglin 　　（School of Compute Science and Engineering, Qujing Normal University， Qujing， Yunnan 655011, China） 　　Abstract： In this essay the author analyzes the relationship between the impact of Chinas current mountain road condition and the traffic accidents in mountain areas. Combining with the current state of development of the region’s transportation, the author uses the complete probability formula to estimate the probability of all the factors that could cause traffic accidents and the corresponding danger index. Based on the real investigation of various factors of vehicles in the mountain road together with the sample library data, it can be determined timely whether a vehicle is in safe state or not. If not, its license plate may be located. 　　Key words： intelligent transportation； mountain road； danger index； safe state； license plate location 　　0 引言 　　智能交通系统（ITS，Intelligent Transportation System）是目前世界交通运输领域研究的前沿课题[1]。智能交通系统将先进的信息技术、定位导航技术、数据通信技术、电子传感器技术、自动控制技术、图像处理技术、计算机网络技术、人工智能技术、运筹管理学等有效地综合运用于交通运输管理体系，加强了车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而可实现交通运输服务和管理的智能化。在综合集成思想指导下，建立一种大范围、全方位、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统，是一个多学科和技术的大型综合化系统工程[2-5]。随着经济的发展，车辆数量急剧增大，产生了日益严重的交通问题，如交通拥挤堵塞、交通环境恶化、交通事故频繁???，这已成为世界各国所面临的共同问题[6]。 　　目前，研究智能交通系统的国家比较多，尤其是日本、美国、欧洲作为世界上经济发展水平较高的几个国家，他们在智能交通的研究运用方面取得了巨大的成就。我国ITS的研究应用起步较晚，但处于蓬勃上升发展的阶段。像先进的交通管理系统、电子收费系统、车辆安全与辅助驾驶系统、公共交通系统、交通信息系统及紧急事件救援系统等都得到了不同程度的运用。在我国，山区面积占全国总面积的2/3，山区的道路崎岖、艰险，无疑给山区乃至全国的经济发展带来了阻碍。同时，面对着山区道路交通事故的多发，不仅让人民有了心理上的恐惧，而且增加了人民的经济负担。但在已有的交通管理系统中，大部分只适合城市道路交通，对于山区道路而言，大部分都不适合。基于此，开发一个适合于山区道路的智能交通系统势在必行。 　　1 山区道路交通 　　道路交通事故是所有国家都面临着的一个严重又难于解决的问题，特别是在我国，山区占地较多，道路交通事故频繁发生。 　　1.1 山区交通事故 　　在山区道路交通中常见道路交通事故的现象有碰撞、