智能交通系統(tǒng)中機器視覺的主要技術包括：

1. 車牌識別技術：這是計算機視覺和模式識別技術在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的一項重要研究課題。它要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過獲取原圖像，進行圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息。車牌識別在交通中已經(jīng)應用了很多年，并且隨著深度學習技術的應用，識別率得到了顯著提升，目前最新的技術水平為字母和數(shù)字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。

2. 目標檢測與識別技術：這是機器視覺在智能交通中的核心應用之一。利用機器學習和深度學習算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等模型，可以實現(xiàn)對車輛、行人、交通標志等目標的準確檢測和追蹤。這項技術不僅可以輔助交通信號燈的自動控制，還能夠識別違規(guī)駕駛和交通事故，并及時報警，從而有效提高交通安全，減少交通事故的發(fā)生。

3. 圖像處理與分析技術：這是機器視覺系統(tǒng)的核心和靈魂。它涉及圖像增強、圖像恢復、圖像壓縮等，用于改善圖像質(zhì)量或提取圖像中的有用信息。在智能交通系統(tǒng)中，圖像處理與分析技術用于對采集到的交通圖像進行去噪、增強、校正等預處理，以提取有價值的交通信息和數(shù)據(jù)，幫助交通管理部門了解交通狀況，及時做出調(diào)整，提高交通效率。

智能交通系統(tǒng)中機器視覺的主要技術包括車牌識別技術、目標檢測與識別技術以及圖像處理與分析技術。這些技術的應用使得智能交通系統(tǒng)能夠更加高效、準確地管理和監(jiān)控交通狀況，提高交通安全和效率。