1. 高精度、高效率

随着智能交通技术的不断发展，对机器视觉技术的要求也越来越高。未来，机器视觉技术将更加注重高精度、高效率的图像处理和识别，以满足智能交通领域的更高需求。

1. 多传感器融合

在智能交通领域，多传感器融合是机器视觉技术的发展趋势之一。通过将多个传感器进行融合，可以实现对交通场景的全面感知和监控，提高智能交通管理的准确性和效率。

1. 智能化、自适应化

智能化和自适应化是未来机器视觉技术的发展趋势之一。通过引入深度学习等人工智能技术，可以实现更加智能化、自适应化的视觉检测和识别，提高智能交通管理的效率和安全性。

总之，机器视觉技术在智能交通领域的应用和发展将为智能交通技术的进步带来更多的机遇和挑战。未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，机器视觉技术将在更多领域得到广泛应用，为人类的出行和生活带来更多的便利和效益。