智能运输系统（ITS），其通常集成了高级感测，通信和信息技术，已成为一个关键的字段用于促进效率，效果，和运输系统的安全性。它本质上是基于交通发展的呼声越来越高。几种不同类型的传感器已经安装收集连续产生交通信息增强其。众所周知，我们更习惯的视觉信息，而不是其他类型的实践中感知信息。由于有吸引力的价格性能比的成像传感器，计算机视觉技术已经成为其越来越重要，特别是对正在进行的交通革命不同的自主式运输设备。它能够通过开发从成像传感器所获得的视觉信息特定的计算机视觉技术，以提供准确，及时的交通状况。以视觉信息的充分利用将使一个人或机器更好地了解复杂的交通环境。

虽然显著进展，在ITS，来自学术界和工业界的研究人员仍面临阻碍其发展的进一步发展的几大挑战计算机视觉技术已经取得：如何提高其在恶劣天气条件下的视觉感受;如何充分利用多传感器感知数据的ITS;如何通过发展先进的人工智能技术及其专用计算机视觉技术;如何开发一个基于计算机视觉的交通监控系统，提高交通情景意识和安全性;最后，如何保证使用计算机视觉技术不同的自主式运输设备的有效性。上一页ITS主要集中在公路运输，但本期特刊还考虑它的水和航空运输等应用

这期特刊主要集中在最近的计算机视觉技术在ITS，既解决了原有的理论发展和实际应用。我们特别欢迎高质量的原创性研究和评论文章，其中涵盖了广泛的涉及到计算机视觉的数学，物理和计算方法，并在其自己的实际应用主题。

潜在的主题包括但不限于以下内容：

• 在不利的天气条件（例如，视频/图像稳定，去混浊/除雾，desnowing，deraining，低光增强等），用于其图像质量的改善
• 多传感器感知数据（例如，雷达，可见光，红外光图像，等等）采集，融合，和分析在ITS
• 深度学习和强化学习促进在特定的计算机视觉技术ITS
• 计算机视觉技术用于业务流计算（例如，时空交通流模拟，分析，预测和可视化，等）
• 计算机视觉技术提高交通态势感知和安全
• 计算机基于视觉的交通监控系统（例如，行人/车/船/飞机探测和跟踪，异常行为检测，司机监控等）
• 基于视觉的集成智能防撞系统技术
• 基于视觉的定位和导航的自主传​​输设备（例如，自动驾驶汽车，自主水面舰艇，无人驾驶飞机，等）的