近日，加拿大滑鐵盧大學的研究人員開發了一種計算機視覺和人工智能輔助的冬季道路狀況監測系統并開展了試點工程，使用低成本、非專用的硬件，如機器視覺相機和溫度傳感器，實時收集處理和傳送道路狀況數據。與現有解決方案相比，該系統可安裝在各種車輛上，對道路狀況進行更客觀的評估，并且路況監控的時空覆蓋范圍更廣。

對大多數交通運輸部門來講，在暴風雪期間和之后對冬季路面狀況進行監測是一項必不可少的工作，便于他們檢測維護服務需求、比較不同處理方法的效果、評估不同路段承包商的路面維護服務質量。實時路況信息對于路上的行人來說很重要，他們可以通過這些信息來調整行程并決定要不要開車，例如什么時候、用什么交通工具、去哪里。

這項技術的初期工作主要是為了測試為其他研究項目收集的二次圖像數據而開發的算法。在過去的兩年中，研究人員專門開發了一個車載數據收集系統，并且正在不斷調試改進。在服務器端，研究人員開發出一種圖像處理應用，可與車載數據收集系統相呼應，存儲并處理圖像數據，還可顯示基于路況狀態計算而更新的當前路況。在MTO（安大略省運輸部）的幫助和資助下，巡邏車上已經部署了這一系統，并且還在不斷調試，并且已經成功儲存了超過10000個數據點的信息，表現不俗。

滑鐵盧大學開發的機器視覺產品屬于嵌入式系統產品，將傳感器與云計算相結合，可實現人工智能。該項目的機器視覺產品有如下特點：直接安裝在車輛上。與定點安裝的傳感器不同，如將每輛車采集的數據進行匯聚，可以實現實時路況的數據采集。另外，還能體現一種眾包的思想，即通過社會車輛完成數據收集；輔助人工智能。與大數據相結合，將道路的信息通過人工智能分析，實現對交通流量的調度。實際上，這是一種智能交通。

目前，滑鐵盧大學機器視覺產品所存在的問題是如何將采集數據與大數據分析相結合反饋給駕車者。比如說，可以通過APP等，借助智能手機、平板電腦，將分析結果反饋給用戶。這樣，除了開拓專用車輛（例如工程車、清潔車等）市場外，還可以開拓普通私家車市場，這有利于市場規模的進一步擴大。

成本極低的解決方案、可覆蓋較寬闊的空間和較長的時間、可單程覆蓋多條車道。可應用于道路狀況監測、冬季道路養護優化、公共信息系統。

機器視覺產業市場規模將繼續保持穩定增長，2015年將達到30億元。中國交通、環保和軍工是未來的三大市場。全球整個視覺市場總量大概在70億美元這個規模，并且按照每年8.8%的速度在增長。

目前我國機器視覺朝著兩個大方向在發展，一個是嵌入式，如傳感器和智能相機，另一個是基于PC的采用板卡和SDK的解決方案。兩者不能說孰優孰劣，它們都有各自的適用場合和適用時期。

基于PC的采用板卡和SDK的產品有著比較悠久的歷史，它是機器視覺在作為一個產業發展之前以圖像處理的概念在工控領域萌芽時期就存在的，一直延續到現在。它需要用戶有比較好的編程基礎和對現場應用有比較豐富的經驗。

嵌入式系統產品在應用高速器件之后的處理速度和精度越來越高，基本上可以滿足高端應用場合，這使得嵌入式產品已經可以覆蓋高中低端的需求，從而不斷地搶占了原來基于PC的采用板卡和SDK的產品的市場。

機器視覺系統可以作為智能交通的傳感層，而智能交通前景廣闊。根據中國交通技術網最新的《2012年中國城市智能交通市場研究報告》統計，2012年城市智能交通千萬級項目數量235項，同比增長26%;千萬級項目市場規模合計68.1億元，同比增長46%。

機器視覺產品在中國的商業化，不能僅僅局限在冬季道路監測方面，要想辦法應用在日常生活中，與移動互聯網結合，離不開與地圖的合作。建議采用的投資方式是聯合地圖提供商（如高德地圖、百度地圖）等采用技術許可、技術轉讓的投資模式。

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