解决技术难题后，智慧交通建设应以功能实现为核心

① 人脸识别技术。人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常叫做人像识别、面部识别。

软件方面，20世纪 50年代，认知科学家就已着手对人脸识别展开研究。20世纪 60年代，人脸识别工程化应用研究正式开启。当时的方法主要利用了人脸的几何结构，通过分析人脸器官特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。

这种方法简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度严重下降。21世纪前 10年，随着机器学习理论的发展，研究人员探索了基于遗传算法、支持向量机、boosting、流形学习及核方法等进行人脸识别的技术。

2009—2012年，稀疏表达（sparse representation）成 为 研 究 热 点 。LFW（labeled faces in the wild）人脸识别公开竞赛在此背景下开始流行。当时最好的识别系统在 LFW上的最高精度仅约 80%，距离实用距离颇远。

2013年，研究者基于高维局部二值模式（local binary pattern，LBP）特征和Joint Bayesian 方法在LFW上获得了 95.17%的精度。

2014年前后，香港中文大学的 Sun 等提出将卷积神经网络应用到人脸识别上，采用 20 万训练数据，在 LFW 上第一次得到超过人类水平的识别精度。

硬件方面，人脸识别技术经历了可见光图像人脸识别、三维图像人脸识别/热成像人脸识别、基于主动近红外图像的多光源人脸识别 3层进化过程，逐渐缓解和解决了光线等环境的变化对于人脸识别的影响，加之算法的不断精准演化，人脸识别技术逐渐进入越来越多的应用领域。

② 无感支付技术。目前，应用于交通的无感支付技术主要包括 3 种途径：不停车电子收费系统（ETC）、车牌识别和北斗支付。

ETC在高速上已有成熟应用，但其需要用户安装车载单元（on board unit，OBU），流程相对复杂，但现有用户规模较大。截至 2017年，中国已有约 30%车辆安装了 ETC 设备。

车牌识别技术对识别环境要求高，对天气条件较为敏感，但该技术流程简单，只要注册即可应用服务，对停车场来说只需增设摄像头等即可。

北斗智能支付方案要求每辆车安装北斗模块，手机安装 APP后即可使用支付服务，该模式相对复杂，但支付场景可延展性比ETC和车牌识别更强。

智能交通主要技术发展展望

为实现交通强国的建设目标，抓住机遇、大幅度提高中国智能交通水平是我们面临的重要任务。

（编辑：西安站长网）

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