计算机视觉技术在智能交通系统中的应用非常广泛，主要通过自动化识别、分析和处理道路上的各种交通信息来提升交通效率、安全性以及管理水平。以下是几个具体的应用案例：
智能交通监控与违章检测： 计算机视觉可以通过安装在路口或路段的摄像头，实时监控交通状况。例如，车速检测、闯红灯、逆行等交通违章行为的自动识别。北京市和上海市都已经广泛应用这种技术，大大提升了交通执法的效率和准确性。
车牌识别（License Plate Recognition，LPR）： 车牌识别技术是一项典型的计算机视觉应用。通过对行驶中的车辆拍摄并自动识别车牌信息，可以用于车辆的电子收费系统（ETC）、交通监控、车辆查缉等场景。例如，深圳市已经广泛使用车牌识别技术来实现智能停车系统和道路收费。
交通流量分析与预测： 利用摄像头采集的数据，计算机视觉算法可以对交通流量进行分析，了解车流、行人流等情况，并结合历史数据进行交通拥堵预测。这种系统能够帮助交通管理部门优化交通信号灯控制，提升交通流动性。比如，杭州的智能交通系统结合了计算机视觉与大数据，能够预测下一时段的车流变化，进而调整信号灯配时。
自动驾驶与辅助驾驶系统： 自动驾驶汽车广泛依赖于计算机视觉技术，主要用于检测车辆周围的障碍物、行人、车道线等。在高级驾驶辅助系统（ADAS）中，车道偏离预警、自动刹车等功能也是通过计算机视觉来实现的。像特斯拉的自动驾驶系统和百度Apollo平台都广泛应用了这类技术。
行人和非机动车监测： 智能交通系统不仅仅针对机动车，还可以通过计算机视觉对行人和非机动车进行监测。例如，通过视觉技术实时监控行人的行为，提前检测可能的危险情况，以避免交通事故发生。南京市的部分路段已经采用了这种技术，有效减少了行人交通事故的发生。
智能停车管理： 计算机视觉技术能够帮助实现自动化停车管理，如车位检测、停车引导、车位预约等功能。通过摄像头实时监控停车场的空闲车位，并引导司机快速找到车位，这样能够大大提升停车效率。上海的一些商场和机场已经应用了类似的智能停车管理系统。
通过这些具体的应用案例，可以看出计算机视觉在智能交通系统中的重要性，它不仅提高了交通效率，还增强了交通安全和管理能力。这些技术在未来随着算法的优化和硬件设备的进步，将会有更加广泛和深入的应用。