基于机器视觉智能交通灯控制系统
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统设计
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统设计随着城市交通的发展与车辆数量的不断增加，交通拥堵问题已成为城市管理的一大难题。
传统的交通信号灯控制系统往往只能按照预设的时间间隔进行信号灯切换，无法根据交通状况灵活调整信号灯的时长，导致交通拥堵和能源浪费的问题。
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统的出现，为解决上述问题提供了新的思路和解决方案。
一、智能交通信号灯控制系统的工作原理智能交通信号灯控制系统通过使用人工智能技术，利用感知器对交通路口的交通状况进行实时感知，并根据所收集到的交通数据进行分析与处理，最终确定最优化的信号灯切换策略。
其工作原理主要包括以下几个步骤：1. 数据采集与传输：智能交通信号灯控制系统利用交通感知器（如摄像头、雷达等）对交通路口的交通状况进行实时采集，并将采集到的数据通过网络传输到控制系统。
2. 数据分析与处理：通过人工智能算法对采集到的交通数据进行分析与处理，包括车辆流量、车辆类型、行驶速度等信息。
同时，还需考虑交通优先级、道路容量等因素。
3. 信号灯控制策略确定：根据分析处理的交通数据，智能交通信号灯控制系统利用优化算法确定最优化的信号灯切换策略。
该策略应考虑到交通状况、交通量以及道路容量等因素，实现交通优化、车流均衡的目标。
4. 信号灯切换与控制：控制系统将最优化的信号灯切换策略传输到路口的信号灯控制设备，并实现信号灯的实时切换与控制，以优化交通流动，并减少拥堵。
二、智能交通信号灯控制系统的优势相比传统的交通信号灯控制系统，基于人工智能的智能交通信号灯控制系统具有以下几个显著的优势：1. 实时性：智能交通信号灯控制系统能够实时感知和处理交通数据，根据最新的交通状况调整信号灯切换策略，从而减少交通延误和能源浪费。
2. 灵活性：智能交通信号灯控制系统能够根据不同时间段和不同交通需求灵活调整信号灯的切换时长，使交通流畅度得到最大程度的提升。
3. 适应性：智能交通信号灯控制系统能够适应不同交通路口和不同交通需求的要求，通过智能算法和数据分析，确保交通信号灯的切换策略以最优方式进行调整。
基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统设计与优化
基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统设计与优化摘要：智慧交通信号灯控制系统是基于人工智能的一种交通管理解决方案，旨在通过优化信号灯控制来提高城市交通的效率和流畅度。
本文将介绍智慧交通信号灯控制系统的设计原理和实施步骤，并探讨如何利用人工智能技术优化信号灯控制，以提高交通流量和减少交通拥堵。
1. 引言随着城市化进程的不断推进，交通拥堵问题日益突出，给人们的出行造成了巨大的困扰。
传统的交通信号灯控制系统往往只能基于固定的时间表来调整信号灯的切换，而不能根据实时交通状况进行灵活调整。
基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统可以通过实时采集和分析交通数据，利用智能算法来动态控制信号灯的切换，从而提高交通的效率和流畅度。
2. 智慧交通信号灯控制系统设计原理智慧交通信号灯控制系统的设计原理可以分为三个主要步骤：2.1 数据采集与处理智慧交通信号灯控制系统通过安装在交通路口的传感器、摄像头等设备，实时采集车辆流量、速度、拥堵信息等交通数据。
这些数据经过处理和分析，得出当前交通状况的各项指标，为智能信号灯控制提供数据支持。
2.2 智能决策与控制基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统通过智能算法对采集到的交通数据进行分析和预测，以决定合理的信号灯切换方案。
例如，可以通过模式识别算法判断交叉口的流量分布情况，并根据实时数据优化信号灯的配时，使得交通流量得到最大程度上的优化。
2.3 实时调整与优化智慧交通信号灯控制系统可以实时监测交通状况的变化，并根据变化的情况调整信号灯的切换时机和配时。
例如，在高峰期增加道路的绿灯时间，或根据特定路段的流量情况进行动态调整等。
这种实时的调整和优化能够使得交通系统更加灵活和高效。
3. 基于人工智能的信号灯控制系统优势基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统相比传统的固定时间表控制系统，具有以下几个优势：3.1 实时性：人工智能算法可以实时分析和处理交通数据，根据实时状况优化信号灯的配时和切换策略，使得交通控制更加灵活和高效。
基于机器视觉的智能交通信号灯控制
基于机器视觉的智能交通信号灯控制
基于机器视觉的智能交通信号灯控制
摘
要
通过实现交通信号灯的机器视觉，根据现场情况对道路交通进行实时控制，可以 使道路资源的利用最大化。目前的交通信号灯控制系统通常是定时和静态的，红绿灯 的切换按照预先设定的周期进行，无法根据实际交通状况进行实时的控制，增加了无 效等待时间，从而降低了道路的使用效率。 背景差法是实现机器视觉的一种有效方法：在背景提取成功的基础上，通过将当 前图像与背景图像相减，来提取前景信息，比如车辆、行人等，进而对前景信息进行 处理和分析，依据分析结果对实际交通状况作出判断，最终控制交通信号灯的实时切 换，使道路资源的利用达到最大化。 本文从工程应用的角度，针对常见的背景差法普遍存在的问题进行了分析和改 进，重点研究了背景提取算法，对环境光线变化干扰的抑制，以及对树枝摇动一类干 扰的抑制，主要工作包括： (1) 背景提取及更新，本文设计了以数量最多的灰度值作为背景灰度值的算法。经 对实际交通图像演算，在交通较拥挤的情况下（车速约 20 公里/小时，车距约 10 米， 平均每 3 秒通过一辆车），在约 18 秒的采样时间内，对 233 帧图像进行计算，即得出 准确的背景灰度值为 139。当交通通畅时，该算法的效果将更好。 (2) 环境光线变化的处理，本文设计了如下计算策略：将整个场景图像划分为非交 通区域和交通区域，利用非交通区域内物体本身灰度值变化较小，如果灰度值发生整 体变化即可判定是由环境光线变化引起的特点，以非交通区域的灰度值变化作为环境 光线变化的参考，用非交通区域内所有像素点灰度值变化百分比的平均值，逐个乘以 交通区域内背景像素点灰度值，得到经计算调整的背景图像。经对实际交通图像演 算，当环境光线变化幅度约为 17%时，经过计算调整，单个像素点 (335, 175) 的误差由 17% 减小到 0.04% ，整个交通区域内，原先误差在 ±5% 以内的点占总数的比例仅为 0.01%，调整后这个比例上升到 90.54%，对于大幅度的突然的环境光线变化抑制效果 良好。 (3) 树枝摇动的处理，本文设计了对变化区域的灰度值求和比较的计算策略，如果 和的变化小于阈值，即为树枝摇动，否则为交通对象的变化。经对实际交通图像演
基于机器视觉的智能交通监控系统设计与实现
基于机器视觉的智能交通监控系统设计与实现智能交通监控系统是基于机器视觉技术的一种应用系统，它能够实时监控道路交通状况并进行自动化管理。
本文将介绍基于机器视觉的智能交通监控系统的设计与实现方案。
一、引言随着城市化进程的加快和车辆数量的不断增加，交通管理已成为现代城市面临的重要问题之一。
传统的交通监控手段主要依靠人工巡逻和视频监控，效率低下且存在监测盲区。
而基于机器视觉的智能交通监控系统则能利用计算机视觉技术对交通状况进行实时监控，具有高效、精准、全天候工作等优势。
二、系统设计1.系统架构设计智能交通监控系统的基本架构包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块、决策控制模块和用户界面模块等。
其中，传感器模块主要负责采集交通图像和视频数据，数据采集模块用于对原始数据进行预处理和特征提取，数据处理模块则进行物体检测与识别，决策控制模块根据识别结果进行交通流量统计、信号灯控制等决策，并将结果显示在用户界面模块中。
2.数据采集与预处理智能交通监控系统需要大量的交通图像和视频数据进行训练和测试。
数据采集可以使用现有的交通监控摄像头，通过高清摄像头和无人机等设备获取高质量的图像和视频数据。
对于图像数据，需要对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作，从而提高后续处理的准确性和效果。
3.物体检测与识别物体检测与识别是智能交通监控系统中最关键的环节之一。
传统的物体检测方法主要基于图像处理技术，如边缘检测、颜色分割等。
而基于机器视觉的物体检测方法则更加先进和准确，主要使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等。
通过训练深度学习模型，在大量的交通图像数据上进行学习和预测，实现对交通场景中的车辆、行人等物体的识别和跟踪。
4.决策控制与用户界面决策控制模块根据物体检测与识别的结果进行决策和控制。
例如，根据交通流量统计结果优化信号灯的控制策略，调整交通路口的通行能力。
同时，系统还需要将实时监控的结果进行图像显示或视频回放，提供给交通管理人员和用户进行查看和分析。
基于机器视觉的智能路灯控制系统设计
基于机器视觉的智能路灯控制系统设计智能路灯控制系统是一种基于机器视觉技术的创新解决方案，它使用先进的图像处理算法和智能控制器，能够根据交通流量和环境亮度实时调节路灯的亮度和工作状态，以提高路面照明效果并节省能源消耗。
本文将针对基于机器视觉的智能路灯控制系统的设计原理、技术构架和应用前景进行详细阐述。
首先，基于机器视觉的智能路灯控制系统是通过安装在路灯杆上的摄像头感知道路面上的车辆和行人等交通信息，并采用图像处理算法进行实时分析。
通过分析图像中的目标数量、大小和位置等信息，智能路灯控制系统可以精确判断交通流量的变化情况。
同时，系统还能根据路面环境的亮度变化实时调整路灯亮度和颜色，以提高路面的照明效果和行车安全。
基于机器视觉技术的智能路灯控制系统需要具备以下几个核心模块：图像获取模块、图像处理模块、决策控制模块和通信模块。
首先，图像获取模块通过摄像头采集实时的路面图像，并将图像数据传输到图像处理模块。
图像处理模块利用先进的图像处理算法对图像进行分析和处理，提取目标物体的特征信息。
决策控制模块根据图像处理结果和预设的控制策略，实时调节路灯的亮度和工作状态。
通信模块通过与云平台或中心控制器进行通信，实现远程监控和数据传输，同时获得更多的实时交通和环境信息。
智能路灯控制系统具有广阔的应用前景。
首先，该系统可以提高路面照明效果和行车安全性。
通过实时感知交通流量和环境亮度，系统可以根据需要调整路灯亮度和颜色，确保路面的良好照明，提高行车者的视觉舒适度和安全性。
其次，智能路灯控制系统能够节约能源消耗。
传统的路灯系统通常按照固定的时间表进行控制，无论路面情况如何变化，都会持续照明。
而智能路灯控制系统可以根据实际需要进行精确控制，节约能源消耗，减轻负担。
再次，该系统有助于减少光污染。
智能路灯控制系统可以根据路面环境的亮度变化自动调节路灯亮度，使得照明范围适应实际需要，减少光污染对周围居民和动植物的影响。
然而，智能路灯控制系统在设计和应用过程中还存在一些挑战和难题。
交通灯智能控制系统的设计与实现5篇(基于机器视觉的交通灯智能控制)
交通灯智能控制系统的设计与实现5篇基于机器视觉的交通灯智能控制交通灯智能控制系统的设计与实现摘要：在城市道路密集、路口众多的背景下，基于道路现场测量系统获取车队尾长数据，利用Matlab软件编制一种控制信号灯延迟通断的计算程序，与信号装置相配合，就可以及时调整城市路口交通灯的接通顺序和时间，一定程度上达到控制车流和避免交通阻塞的目标。
关键词交通灯智能控制系统设计实现交通灯智能控制系统的设计与实现:基于机器视觉的交通灯智能控制摘要利用采集的路口车辆排队动态视频图像，采用边缘检测等数字图像算法，进行车辆排队长度检测。
对交叉路口交通灯的通行时间在稳定性和通过率进行比较，再以各相位车队排队长度为输入值，建立不定相序及信号灯时间实时动态分配模型。
在此基础上，利用synchro软件进行了仿真分析。
关键词机器视觉；智能交通；实时配时0 引言随着计算机技术和视频技术的发展，基于机器视觉的检测技术已经应用于交通监测系统，本文通过计算机视频检测技术实时检测十字路口各车道车辆的排队长度，根据路口的实际候车队列分布情况，对交通灯采取实时动态的配时控制方案。
最大程度的利用绿灯时间，避免绿灯时间的浪费和路口候车时间的增加，有效缓解交叉路口的交通拥堵。
1系统总体设计方案本设计方案分为视频图像采集、数字图像处理、交通灯信号控制3个部分。
图像采集利用安装在交叉路口四个方向的摄像头采集车裂排队长度的实时图像，并对图像数据数据进行存储和传输；图像处理利用数字信号处理器（DSP）进行实时处理，并通过图像预处理、图像分割和设置虚拟框实时分析计算交叉路口路口车列的排队长度；信号控制以车列排队长度作为输入值对时间进行动态实时分配。
控制器采用可编程控制器（PLC）作为控制核心，根据接收到各个路口车辆排队的长度信息，实时配时地智能化控制交通灯。
2 基于图像的车辆队列长度检测2.1 路口视频图像的采集图像传感器采用数字COMS摄像头，CMOS应用半导体工业常用的MOS制程，可以一次整合全部周边设施于单晶片中，包括信号读取电路、图像信号放大器、光敏元件等，节省了加工晶片所需负担的成本和良率的损失；采用COMS芯片的摄像头成本很低，并且数字摄像头的并行接口可以很好的与DSP的并行I/O接口连接，数字COMS摄像头获取路口图像，缓存在COMS传感器内存RAM中的数字图像。
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统设计与实现
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统设计与实现随着城市交通的日益拥堵和交通事故的频繁发生，传统的交通信号灯控制系统已经无法满足现代交通需求。
为了提高道路通行效率和减少交通事故的发生率，基于人工智能的智能交通信号灯控制系统应运而生。
本文将探讨该系统的设计与实现方法。
一、系统设计1. 数据采集与分析智能交通信号灯控制系统的首要任务是采集道路交通情况的数据，并对这些数据进行分析。
数据的采集可以通过安装在交通路口的传感器设备来获取，包括视频监控、车辆识别、交通流量监测等。
这些传感器设备通过与信号灯控制系统的互联互通，将实时采集的数据传输到控制系统中，供系统进行分析和决策。
2. 交通状况评估基于人工智能的智能交通信号灯控制系统需要通过对交通数据进行实时分析和评估，以确定道路上的交通状况。
交通数据的分析可以包括交通流量、交通密度、交通速度等指标的计算，进而对路段的交通状况进行评估。
这些评估结果将作为后续信号灯控制的依据。
3. 信号灯优化算法设计智能交通信号灯控制系统的关键在于设计合理的信号灯优化算法。
该算法应能根据交通状况的评估结果，自动调整信号灯的时序和周期，以实现最优的交通流控制效果。
常见的优化算法包括基于时空分配的最短路径算法、遗传算法、模拟退火算法等。
该算法设计的目标是最大程度地减少交通拥堵，提高信号灯的运行效率。
4. 实时信号灯控制智能交通信号灯控制系统应具备实时性，能够根据交通数据的实时变化，及时调整信号灯的控制策略。
系统应采用分布式架构，将交通数据的采集、分析和信号灯控制等功能进行模块化设计。
通过实时传输交通数据和优化算法的不断迭代，系统能够实时地进行信号灯控制和优化。
二、系统实现1. 软硬件平台智能交通信号灯控制系统的实现需要合适的软硬件平台支持。
在硬件方面，需要设计和部署交通信号灯控制设备、传感器设备、数据采集设备等。
在软件方面，需要开发数据采集与处理模块、交通数据分析模块、优化算法模块和实时控制模块等。
基于机器视觉的智能交通灯控制系统的研究的开题报告
基于机器视觉的智能交通灯控制系统的研究的开题报告一、研究背景近年来，随着城市化进程的加快和交通工具数量的增加，交通拥堵问题日益严重，给人们的出行带来了很大的不便。
交通灯控制作为交通管理的重要手段，对缓解交通拥堵、提高交通流量、降低能源消耗等方面发挥着至关重要的作用。
虽然传统的交通灯控制方式已经取得很大的成效，但由于其基于定时或信号灯的预设控制方式，其无法灵活地应对交通状况的变化，使得交通拥堵问题和能源消耗问题大量存在。
因此，研究一种基于机器视觉技术的智能交通灯控制系统，旨在解决传统交通灯控制方式的不足，提高交通流量、减少交通拥堵等问题，有着重要的理论和实践意义。
二、研究目的本研究旨在设计、开发一种基于机器视觉的智能交通灯控制系统，该系统可以对交通信号进行实时监测和调整，实现交通信号的智能控制，从而使交通流量更加顺畅、减少交通拥堵和时间浪费，提高了城市交通的整体效率。
三、研究内容本研究主要的研究内容包括：1.机器视觉技术的研究：涉及图像处理和计算机视觉算法的研究，包括边缘检测、图像分割、目标检测、跟踪、分类等方面的技术研究。
2.智能交通灯控制算法的研究：根据交通状况的实时变化，计算机进行智能的交通信号控制，为不同方向的交通参与者提供最短路径和最小等待时间的方案。
3.智能交通灯控制系统的设计和开发：系统硬件采用工业电脑和相机等设备，软件包括图像预处理、车辆检测、目标跟踪、控制信号输出等模块的开发。
四、研究意义本研究的意义在于：1.解决传统交通灯控制方式的不足，提高交通流量和减少交通拥堵。
2.提高交通系统的效率，节约能源和降低交通污染。
3.智能交通灯控制系统可以应用于城市交通改善，提高城市交通的整体效率，为城市交通治理提供有力的支持。
五、研究方法与步骤1.文献综述：对相关文献进行综述，了解当前交通灯控制技术的研究现状和发展趋势。
2.技术分析：分析传统交通灯控制方式的不足，分析机器视觉技术在交通领域的应用，确立基于机器视觉的智能交通灯控制系统的研究框架。
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机器视觉的论述作业题目：基于机器视觉智能交通灯控制系统学院名称：电气工程学院专业班级：姓名：学号：时间：1 绪论 (3)2 基于机器视觉的智能交通灯系统设计 (3)3 智能交通灯控制策略 (5)3.1 模糊控制 (5)3.2 智能交通灯模糊控制策略 (5)3.3 解模糊化算法 (6)4 系统硬件设计 (6)4.1 摄像头的安装和特性 (6)4.2 视频采集模块设计 (6)4.3 DSP控制处理模块设计 (7)4.4 信号灯驱动模块设计 (7)4.5 电源模块设计 (8)5 系统软件设计及调试 (8)5.1 软件总体设计方案 (8)5.2 视频采集模块的软件设计 (9)5.3 系统调试 (9)6 总结 (9)7 参考文献 (10)1 绪论随着社会经济的发展，城市车辆数量迅速增长，交通拥挤日益严重，造成的交通事故和环境污染等负面效应也日益突出。
城市交通问题直接制约着城市的建设和经济的增长，与人们的日常生活密切相关。
通常交通阻塞大都是由于城市路口实际通行能力不足所造成的，路口交通问题逐步成为经济和社会发展中的重大问题，为此世界大多数国家都在进行智能交通灯控制系统的研究。
本文的目的是对基于机器视觉的智能交通灯控制系统进行了研究。
基于机器视觉的智能交通灯控制系统对路口交通灯进行智能控制，根据各相位车流量大小，智能分配红绿灯时间，彻底改变了传统交通灯控制方式的不足。
目前由于城市路口交通信号灯的控制策略不理想，导致了路口实际通行能力下降，停车次数比较多，车辆通过路口的延误时间较长，容易造成不必要的拥堵。
改善交通灯控制策略，来提高路口的实际通行能力，这是城市交通控制中需要解决的主要问题。
自从计算机控制系统应用于交通灯控制以来，硬件设备的不断更新和改进，智能化和集成化成为城市道路交通信号控制系统的研究趋势，而路口交通灯控制系统是智能交通系统中的关键点和突破口。
2 基于机器视觉的智能交通灯系统设计基于机器视觉的智能交通灯控制系统是由摄像机、视频采集模块、DSP控制处理模块、信号灯驱动模块、电源模块、时钟模块、复位模块和信号灯组等组成，其组成框图如2.1图所示图2.1系统组成框图系统中摄像机是用来拍摄路口车辆视频，是路口车流量获取的基础设备，其拍摄的视频图像质量高低直接影响到系统对交通灯控制的精度。
摄像机的选择决定着视频的质量，所以一般要选择稳定性高，分辨率符合系统要求的摄像机。
目前摄像机主要分为两种，一种是电荷耦合器件_℃CD图像传感器；一种是互补性氧化金属半导体—CMoS图像传感器。
CCD图像传感器是由很多感光单位组成的，其表面受到光线照射时，产生的电荷将由感光单位反映在组件上，所有感光单位产生的电信号组合在一起，就能够形成一幅完整的图画。
而CMOS图像传感器的制造技术与工艺和制造普通计算机芯片的技术非常类似，CMOS中同时存在着N 级和P级半导体，这两个半导体之间互补效应能够产生的电流信号，能够被处理芯片记录，同时将其解读成影像，形成一幅图画。
画。
比较CCD和CMOS的结构，ADC(放大兼类比数字信号转换器)的位置和数量是最大的不同。
通常CCD摄像头每曝光一次，当快门关闭之后立即进行像素的转移处理，将其每一行中的每一个像素的电信号依次送到“缓冲器"中，再输入到放大器中进行放大，然后串联ADC 输出；而CMOS的设计中每个像素旁直接连着ADC，对电信号进行放大同时转换成数字信号。
CCD与CMOS的特性比较如下表2-1表2-1 CCD和CMOS的比较通过对CCD和CMOS的特性进行比较，以及视频处理系统对视频图像的要求，本文采用CCD摄像机JAB．55 15EB作为视频输入部分的图像传感器。
3 智能交通灯控制策略3.1 模糊控制模糊控制是将模糊理论引入控制领域，将人的经验形式化模型化，采用模糊逻辑的近似推理方法，通过计算机系统代替人对被控对象进行有效的实时控制。
模糊控制系统是由模糊规则基、模糊推理、模糊化算子和解模糊化算子组成，其组成框图如图3．1所示。
图3.1 模糊控制的组成框图模糊化是对系统的输入量进行论域变换，将精确量转化成模糊输入信息的过程。
由于实际过程中的输入值通常为连续变化的，必须将其范围分成有限个模糊集，并与输入量相对应，然后通过隶属函数求出输入量对各模糊集合的隶属度，将普通变量转化为模糊变量，完成了模糊化工作。
3.2 智能交通灯模糊控制策略模糊控制过程是将实际检测的当前方向车辆排队长度进行模糊量化处理，映射到输入论域的模糊集合，根据实践经验确定模糊控制规则，进行模糊推理，再经清晰化处理转为绿灯延长时间的精确量，实现交通灯智能控制。
通常情况下，在某一方向红灯时间内该车道的车流量在停车线后的排队长度越长而绿灯方向车流量不多，为了保证下一周期车辆通行最大化，就得适当延长下一周期的绿灯时间。
反之，当前绿灯方向的车流量较多而当前红灯方向车道的车流量在停车线后的排队长度较短，就得适当减少下一周期的绿灯时间，以确保路口车辆通行量的最大化。
考虑到司机和行人心理承受能力，不至于在其等待过程中产生焦急烦躁的情绪，路口的红绿灯周期不能过长，通常可以设置一个最大绿灯时间，比如120S。
如果系统已经执行了最大绿灯过，立即进行相位切换，当前方向绿灯进入黄闪状态，一般设定为3秒，然后执行红灯状态。
当路口的车流量较小时，信号周期则比较短，但一般也要设定一个最小绿灯时间，女1：120S，否则车辆和行人由于来不及通过路VI而影响交通安全n时间，不考虑当前方向还有多少辆车等待通过。
3.3 解模糊化算法通过对被控制量的模糊化，根据模糊控制规则进行推理，做出模糊决策，得到模糊控制的输出量，这个输出量为模糊量，而被控对象最终只能接受精确的控制量，所以必须将输出的模糊量转化为精确的控制量，将其转化为精确量的过程通常称之为解模糊化。
也就是从模糊量变为清晰量的过程，即把通过模糊推理得到的输出量的模糊集合，一一映射到输出量的普通集合。
解模糊的方法有通常有最大隶属度法、平均最大隶属度法、取中位数法以及加权平均法。
4 系统硬件设计4.1 摄像头的安装和特性（1）所采集车辆视频图像质量的高低将直接影响到系统对交通灯控制的精度，而决定视频质量的关键因素在于CCD摄像头的选择和安装。
本文采用CCD 摄像机JAB-5515EB，可以在室外恶劣环境下全天候工作，其性能如表4-1表4-1 JAB-5515EB摄像头的特性（2）摄像头的安装直接影响到视频采集的过程，而且安装摄像头的位置既要不能对交通产生任何影响，又要满足视频采集模块的需求。
图4．1为两相位路口示意图，摄像头的安装位置应在图中A、B、C、D点的上方高于7米为宜。
视频图像处理只针对车道，所以可视角度只需满足横向覆盖整个车道，纵向能够覆盖车辆排队信息的长度即可。
图4.1 城市路口示意图4.2 视频采集模块设计本设计中的视频采集模块主要分为视频输入和视频处理两个部分，其功能是利用图像传感器将物体的光信号转换成模拟的视频电信号，然后利用视频解码芯片将视频模拟信号转化成数字视频信号输入到DSP的视频处理前端。
模拟视频信号主要分为PAL和NTSC两种制式，在将模拟视频信号直接转换成数字信号的时候，通常需要用到视频解码芯片，本设计中选择TI公司的TVP5150视频解码芯片来主要用来完成模拟视频信号到数字视频信号的转换以及对图像亮度、色度的预处理等。
4.3 DSP控制处理模块设计DSP控制处理模块作为系统的主控模块，以TMS320DM6437为核心，由视频处理前端、DDR2存储器、EMIF接121电路、以太网接口电路、12C总线和JTAG接口电路组成，其设计框图如图4.2所示图4.2 DSP控制处理模块设计框图视频处理前端用来接收TVP5150发送的数字视频信号，DDR2存储器用来存储程序和数据，EMIF接口电路可以外接NAND Flash用于固化程序和数据，以太网接口电路用于DM6437与外接设备之间的通信，I2C总线对TVP5150内部存器进行初始化设置，JTAG接121电路主要用来连接DSP仿真器，进行程序的载和系统的调试与仿真。
芯片DM6437用于控制各个外围功能芯片及完成算法处理。
4.4 信号灯驱动模块设计LED交通信号灯驱动模块设计以LM3407芯片核心，其输入电压范围4.5V-30V，并且能够提供精准的恒定电流输出，本文所需电压为24V，电流为350mA，以驱动高功率发光二极管(LED)。
常用LED交通灯的灯盘内LED数量约在100-200个之间，本文采用119个LED灯通过串并联结合的方式进行连接。
每个LED工作电压为3.3V，工作电流为20mA，结合驱动芯片参数和灯盘的规格，采用并联17组，每组串联7个LED灯的方式，对交通信号灯进行驱动。
交通灯连接方式如图4.4所示。
图4.4 LED交通灯连接图4.5 电源模块设计整个系统的硬件平台采用+5V外接电压进行供电，但是根据各个模块对电源电压需求各有不同，因此对整个硬件平台的供电设计很重要。
DM6437内核使用，当其工作频率为600MHz/500MHz/400MH时要求供电电压为1.20V，当工作频率为400MHz时要求供电电压为1.05V。
设计中的内核工作频率为600MHz，故而采用1.2V的内核供电电压。
而系统中TVP5150视频解码芯片的内核和外接的以太网物理层芯片等均是采用1.5V电源进行供电，其他则供电电压为3.3V。
在给系统上电的过程中，首先应当确内核电源先上电。
关闭电源的时候，同样先进行内核电源的关闭，然后再关闭I/O电源等。
若只对CPU内核进行供电，而对周围I/O 没有进行供电，则不会对芯片产生任何损害。
假如周围的I/O均获得供电而对CPU内核没有进行供电，导致芯片缓冲/驱动部分的晶体管在未知状态下进行工作，对系统会产生一定的损害。
电源模块设计功能框图如图4.5所示。
图4.5 电源模块功能框图5 系统软件设计及调试5.1 软件总体设计方案基于机器视觉的智能交通灯控制系统的功能主要通过C语言进行软件编程来实现的，其软件设计部分主要包括视频采集模块软件、DSP控制处理模块软件以及交通灯智能控制软件。
其软件总体设计框图如图5.1所示。
视频采集模块以TVP5150芯片为核心，接收来自摄像头的视频，进行和亮度等预处理，然后将模拟视频信号转换为数字视频信号，其软件设计主要包括TVP5150芯片的配置、芯片的工作过程；DSP控制处理模块要对车辆视频进行图像处理，计算出精确的车流量，根据模糊控制算法智能控制红绿灯时间。
DSP控制处理模块软件设计主要包括模块主要寄存器配置、CACHE大小配置及存储器映射、EMIF接口初始化设计和DSP代码优化原则；交通灯智能控制软件主要通过交通灯智能控制策略，根据车流量大小，对绿灯时间进行自动控制。