如果说，有谁有资格对中国交通事业发展的三十多年进行评论，那么冉邵军老师是不二人选！
   如果说，又有谁率先在中国的智能交通建设中进行车辆识别等技术领域的创新及应用，那么冉邵军老师当之无愧！
   再如果说，机器视觉行业在交通应用领域中，能够走在前沿进行最实际应用项目开发的工程师是谁的话？那还是我们的冉邵军老师！

   1976年，作为北京市公安系统第一批被招收的应届大学生，冉邵军被分配参与了北京城市交通管理自动控制系统工程的前期工作。33年中，他经历了我国经济发展进程中各大中城市的交通需求过程，目睹了城市交通在改革开放中所起的作用和经验教训。2007年3月7日，冉邵军发明的《车辆特征识别与测量系统及其车辆信息识别方法》被国家专利局所认可，这一凝聚了冉老师多年实践经验及心血的研究成果实现了他一直以来对“原始创新”的期盼。

   2007年、2008年，冉邵军老师连续两次受中国图象图形学学会邀请在VisionChina系列研讨会中进行有关视觉在交通中应用的演讲报告。报告中，他对交通应用技术研发现状犀利的批判和不满，以及言词间又流露出的殷切期望，让人感觉到一位从始至终战斗在交通应用第一线的老同志对我国交通应用研发独有的赤诚之心。

   中国改革开放的三十年，也是中国交通事业迅速发展的三十年。三十年来，中国的交通系统逐步形成了以交通信号控制、CCTV、无线通讯系统、有线通信系统、指挥中心、大屏幕显示、GPS、交通检测技术、交通违章处理、车档驾档案管理、交通数据网络、交通广播、交通诱导、标志标线和渠化、快速路匝道控制、现代办公、信息采集处理和发布、城市交通卡口管理、交通旅行时间统计、综合平台等20多个子系统构成的具有中国特色的城市交通控制系统体系结构。这其中的智能交通技术经过近十年的发展，在中国也已经从概念引入到发展再到比较广泛应用的阶段。

 视觉研发虽有进步但与国外差距太大

   据冉邵军老师介绍，机器视觉作为智能交通领域中的关键技术之一，现已开始广泛应用于道路监控、车牌识别、速度控制、车流量检测等各个方面。其理论基础学科计算机视觉是当前计算机科学研究的一个非常活跃的领域，该学科旨在为计算机和机器人开发出具有与人类水平相当的视觉能力。各国学者对于计算机视觉的研究始于20世纪60年代初，但相关基础研究的大部分重要进展则是在80年代以后取得的。目前，计算机视觉领域影响最大的两个学术会议是由IEEE每年主办的CVPR（国际计算机视觉与模式识别大会）和每个奇数年举办的ICCV（国际计算机视觉大会），这是被国际公认的计算机视觉和模式识别方面水平最高的会议。而计算机视觉和模式识别作为机器智能的核心，一旦和交叉领域有机结合就能展示出亮点和特色。同时，众所周知，保持科技工作者的先进性的最好的方法就是在最高级别的国际会议上发表文章，这可以引发人们对中国基础科研水准的强烈关注。

   其中，作为国内生物特征认证技术研究龙头单位的中科院自动化所组织的ＩＥＥＥ视觉监控专题讨论会也已经举办了三届，收录了大量智能视觉监控领域内的最新研究成果，并且早已将“智能交通技术和视觉技术的结合”作为研发课题，于2004年1月开立了“基于三维模型的车辆定位与跟踪”的在研课题，开始了对基于交通场景的智能视觉监控的研究。另一方面，有关模式识别的技术的讨论和开发也风起云涌，随着计算机软硬件技术的不断提高，处理速度的猛增，过去想象中的梦幻场景都相继成为事实。

   但谈及国内多年来对计算机视觉和模式识别的研究，冉邵军老师则一直在感慨国内习惯按照外国人的思路行事。如，在生物识别领域中，我国一直都是追随着他们的理解，称为“根据人体生理特征和行为特征来识别身份的技术”，从指纹、掌纹、虹膜、面部、力度、笔迹等识别手段，至今没有一个技术是国人发明出来的。连现在众多公司拥有的“人脸识别”技术，还是受到8年前美国宝丽来公司面部识别技术演示会的启示而得到的“舶来品”。

视觉技术在交通中大有可为

   美国“9.11”和英国“伦敦大爆炸”恐怖事件给我们带来的提示是，现代社会是一个人口密集而且高度复杂的社会，面临的突发事件和异常事件越来越多，其监控的难度与重要性也越来越突出。为此，世界各国政府和学者已开始密切关注新一代的监控技术。因此，智能视觉监控的研究被提到议事日程上。也正是基于这个原因，我们现在能在各大城市的街头巷尾发现不计其数的监控摄像头，更熟悉了北京公车、城铁上移动电视内交管人员对北京各条街道的实时视频播报，这一切都源自于智能视觉监控产品的采用。

   视觉产品及技术的大量应用代表机器视觉行业在交通应用中大有可为，这随之也对国内各个企业和科研机构提出了相应的技术及产品研发要求。基于实际需求的项目研发是冉邵军高级工程师多年来一直进行的工作，《车辆特征识别与测量系统及其车辆信息识别方法》这一专利的成功申请是冉邵军老师为交通事业发展做出的又一贡献。这一技术可对车辆外型进行自动识别，解决仅靠“读牌照”检查车辆的局限性，高速公路收费难，边境车辆的检查及收费。除交通中的应用外，还可用于物流行业的货物识别等。因此，这种移动物体外形特征自动识别技术应用领域广泛，可推动新的产业革命，具有巨大的市场前景。

   花甲之年的冉邵军老师以身作则的精神都是源于对我国科研领域“原始创新”的期盼。“原始创新”是在国家中长期科学发展规划中提出的，指出我国要多产生具有独立知识产权和自有专利的“原始创新”，只有创新，事业才有发展，社会才能进步。当代的高新技术几乎在交通领域都能得到应用，许多急待解决的交通课题至今仍是技术空白，如在交通事故处理中的碰撞研究、在接处警？和笔录中的语音识别、对交通违章的防范和搞效？处理等，许多环境的传统工作方式都在等待新技术的更新。而2008后已建大、中城市的交通后？开发领域，中小城市的交通建设，以及交通应用中新技术的广泛采用，都预示这一市场的广阔。因此，机器视觉在交通领域是大有可为，很值得各个视觉企业和科研机构去积极开发。

   冉邵军高级工程师还特别强调，交通中的项目研发工作一定要基于我国的国情，并且与实际管理相结合。例如，2001年，某特大城市为了解决长期存在的车辆逃避年检和假牌照的问题，最终确定利用车载电脑，将行驶中被拦截的车辆牌号通过无线发到中心，上端自动查找该车档案，再将包括车型、颜色、发动机号码、单位等数据回传到车载电脑，交警现场比对核实，无问题放行。半年的时间里，有60部车载电脑查询终端上路，共查车65万次，问题车3万辆（未年检2万多辆，报废车1316辆，假牌照441辆，挪用牌照488辆，盗抢嫌疑604辆）。这个数据意味着，只有不到二十分之一的车辆是有问题的，同时有57万辆正常行驶的车辆被无辜停驶5分钟以上。因此，这种方案极不合理，很难推广使用和创造巨大的效益，只会白白耗费研发人员的心血。

“原始创新”的成功需开发人员不畏艰辛

   研发的过程始终都是艰辛的，新技术及新产品的推出更是难上加难。21世纪初，在国内掀起“车牌识别”热，成百家公司的各类识别技术纷起，确实在打击盗抢、肇事逃逸、查处逃税等方面起到一定作用。但因各家开发程度的良莠不齐，在不同工作环境下的抓拍率和识别率始终难以提高，目前的技术水平还很难做到像普通摄像机那样，安装上就正常工作，复杂的现场调试工作给此技术的推广应用带来了困难。而目前，识别领域中更新的要求被提出来，这就是生物识别领域中尚未突破的车辆外形识别和颜色识别技术。这既是出于对车牌识别的缺陷（对无牌车）的两个弥补措施，又是迅速缩小搜索范围、提高查处能力的重要手段。因技术难度大，到目前为止，国内外尚无商品化的产品。这些都是当前交通控制、管理领域急需解决的高新技术。国内的众多公司、院校也为此投入了巨大的人力、财力、但是见效甚微，进展缓慢。许多专门的研究单位也因困难而绕道而行。

   因此，冉邵军老师始终期待的都是我国的技术研发人员能够拥有更多的“原始创新”，并且克服困难、树立信心、刻苦钻研、不懈努力，要向研发“两弹一星”的科研人员学习，具有远离安逸、甘于寂寞、耐受艰苦和顽强不息的奉献精神。在前人铺垫的道路和经验基础上，继续扩大知识领域，“超思维”、“换角度”、调整思路，瞄准填补技术空白、占领科技高峰的目标，为交通事业、为人类进步做出贡献。