智能交通系统中机器视觉的主要技术包括：
1. 车牌识别技术：这是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题。它要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过获取原图像，进行图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息。车牌识别在交通中已经应用了很多年，并且随着深度学习技术的应用，识别率得到了显著提升，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
2. 目标检测与识别技术：这是机器视觉在智能交通中的核心应用之一。利用机器学习和深度学习算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等模型，可以实现对车辆、行人、交通标志等目标的准确检测和追踪。这项技术不仅可以辅助交通信号灯的自动控制，还能够识别违规驾驶和交通事故，并及时报警，从而有效提高交通安全，减少交通事故的发生。
3. 图像处理与分析技术：这是机器视觉系统的核心和灵魂。它涉及图像增强、图像恢复、图像压缩等，用于改善图像质量或提取图像中的有用信息。在智能交通系统中，图像处理与分析技术用于对采集到的交通图像进行去噪、增强、校正等预处理，以提取有价值的交通信息和数据，帮助交通管理部门了解交通状况，及时做出调整，提高交通效率。
智能交通系统中机器视觉的主要技术包括车牌识别技术、目标检测与识别技术以及图像处理与分析技术。这些技术的应用使得智能交通系统能够更加高效、准确地管理和监控交通状况，提高交通安全和效率。
