红绿灯自动识别小车的设计与实现
智能交通系统中的智能红绿灯的设计与实现
智能交通系统中的智能红绿灯的设计与实现随着城市化进程的不断加快，交通问题一直是困扰城市发展的瓶颈之一。
因此，设计和实现智能交通系统成为了现代城市建设的重要任务之一。
而在智能交通系统中，一个关键的组成部分就是智能红绿灯系统。
在本文中，我将探讨智能红绿灯系统的设计与实现。
一、智能红绿灯系统的目标智能红绿灯系统的目标是为了提高城市交通效率，减少交通拥堵和交通事故，为行人和车辆提供更加便捷、安全和高效的出行服务。
具体来说，智能红绿灯系统的目标包括以下方面：1、提供实时的交通状况信息，实时调整交通信号配时，优化交通信号配时方案，提高交通效率和交通安全；2、为行人、车辆提供便捷的通行服务，尽可能减少等待时间，提供更加合理、有效的信号控制方案；3、提供车辆、行人的自动识别和计数服务，为交通规划和管理提供数据支持。
二、智能红绿灯系统的原理和方案智能红绿灯系统的设计原理是基于各种传感器和控制器，从车辆、行人的角度来优化交通信号配时，提高交通效率和交通安全。
具体的实现方案包括以下几个方面：1、数据采集和处理智能红绿灯系统通过采集和处理数据来获取实时的交通状况信息。
数据采集技术主要包括视频监控、车辆探测器、行人探测器、智能手机应用等多种方式，这些采集方式可以确保数据的准确性、及时性和全面性。
数据处理技术包括数字图像处理、数据挖掘、人工智能算法等。
2、信号控制智能红绿灯系统可以根据采集的数据实时调整信号配时方案，以优化交通流程，减少等待时间，提高交通效率和安全。
例如，当路口交通流量较大时，交通信号配时可以相应地调整，以避免交通拥堵和交通事故的发生。
3、自动识别和计数智能红绿灯系统可以自动识别车辆和行人，并进行计数。
这些数据为交通规划和管理提供数据支持。
例如，交通管理部门可以利用这些数据制定合理的交通规划，优化交通网络，提高城市交通效率和安全。
三、智能红绿灯系统的应用与前景智能红绿灯系统在城市交通管理中的应用和前景是非常广阔的。
汽车自动识别红绿灯系统设计
汽车自动识别红绿灯系统设计吴振英1，庄树林2（1苏州工业职业技术学院，江苏苏州215104；2浙江大学，杭州310058）摘要：本项设计一种电路简单、自动化程度高、安全快捷的红绿灯自动识别装置。
介绍了以JN5148芯片为无线传感器网络实现数据无线传输的方法，每个路口的Zigbee 端定时向空间发送一个数据包，当车载中的接收端接收到数据包时，便能通过ID 字节判断出该数据包指示的是哪个路口的红绿灯信息，然后进行车辆与路口距离的检测并将信息通过OLED 显示，从而实现了对红绿灯信息的自动识别。
关键词：IEEE802.15.4；Zigbee ；自动识别；JN5148；无线传感网络；HGS128646oled 显示中图分类号：U491.5+2文献标识码：A文章编号：1001-7119（2015）07-0213-05Design of Automatic Identification System of Traffic LightsWu Zhenying 1,Zhuang Shulin 2（1.Suzhou Institute of Industrial Technology ，Suzhou 215104，China ；2.Zhejiang University ，Hangzhou 310018，China ）Abstract ：In this paper,a simple circuit,high designeegree of automation,safe and efficient traffic lightautomatic identification device is dd.This paper introduces a method to realize wireless data transmission in WSN with JN5148chip,Zigbee of each intersection send a packet,Vehicle device of the terminal receives the data packet,then can through the ID byte determines that indicates what the traffic lights at the information,then detection of vehicles and road distance and information through the OLED display,then to realize the automatic recognition of information.Keywords ：IEEE802.15.4;Zigbee;Recognizing automatically;JN5148;wireless sensor network;display ofHGS128646oled收稿日期：2015-06-09基金项目：国家自然科学基金（项目号：21277122）；江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目经费资助。
自动循迹小车毕业设计
自动循迹小车毕业设计毕业设计：自动循迹小车摘要：本毕业设计致力于设计和制作一种自动循迹小车。
该小车能够在给定的路径上自动行驶，并根据环境中的线路进行循迹操作。
设计方案基于Arduino控制器和红外传感器实现，小车能够感知到路径上的线路，并据此进行正确的行驶操作。
此外，设计还包括电机驱动，电源供应和用户界面等功能模块。
实验结果表明，该自动循迹小车能够高效准确地行驶在指定的路径上。
关键词：1.引言2.设计原理自动循迹小车的设计方案基于Arduino控制器和红外传感器。
红外传感器能够感知到路径上的线路，从而确定小车的行驶方向。
Arduino控制器能够接收传感器的数据并根据预先编写的程序进行控制操作，例如调整电机速度和方向等。
整个设计系统的模块主要包括传感器模块，控制器模块，电机驱动模块和电源供应模块。
3.系统设计3.1传感器模块本设计中使用红外传感器来感知路径上的线路。
传感器模块负责采集红外传感器的数据，并将其传输给控制器模块进行处理。
3.2控制器模块控制器模块由Arduino控制器组成。
它通过连接传感器模块和电机驱动模块来接收传感器数据，并根据编写的程序进行控制操作。
控制器模块具有高度灵活性和可编程性，使得小车能够按照预先设定的规则行驶。
3.3电机驱动模块电机驱动模块负责控制小车的速度和方向。
根据传感器数据，控制器模块会发送相应的指令给电机驱动模块，以控制小车的行驶。
3.4电源供应模块电源供应模块为整个系统提供所需的电力。
它负责将来自电池或电源适配器的直流电源转换为小车所需的电压和电流。
4.实验结果和讨论通过设置合适的传感器感应距离，测试了自动循迹小车在给定路径上的行驶性能。
实验结果表明，该小车能够稳定地沿着给定的路径行驶，并根据环境中的线路进行循迹操作。
5.结论本毕业设计成功地设计和制作了一种自动循迹小车。
该小车能够准确地沿着给定的路径行驶，并根据环境中的线路进行循迹操作。
通过这个设计，我们可以更深入地理解自动控制和传感器应用的原理和实践。
智能网联汽车概论 课程设计——交通信号灯识别
课程设计——交通信号灯识别一、利用MATLAB 分别对图1所示的红灯、黄灯和绿灯进行识别。
（a ）红灯 （b ）黄灯 （c ）绿灯图1 交通信号灯本例交通信号灯识别步骤如下。
（1）导入原始图像。
（2）颜色空间转换。
（3）绘制直方图。
（4）分别统计识别图中的红绿黄像素点。
（5）输出红黄绿像素点的个数并进行比较。
（6）输出识别结果。
利用MATLAB 编写交通标志识别程序如下。
当输入为红灯时，输出图像如图2所示。
（a）原始红色图像（b）HSV图像（c）直方图像图2 红灯识别输出结果为Max_Red_y =15Max_Green_y =2Max_Yellow_y =1检测结果为红灯。
当输入为黄灯时，输出图像如图3所示。
（a）原始黄色图像（b）HSV图像、（c）直方图像图3 黄灯识别输出结果为Max_Red_y =13Max_Green_y =1Max_Yellow_y =95检测结果为黄灯。
当输入为绿灯时，输出图像如图4所示。
（a）原始绿色图像（b）HSV图像（c）直方图像图4 绿灯识别输出结果为Max_Red_y =0Max_Green_y =93Max_Yellow_y =78检测结果为绿灯。
二、利用上述程序，识别图5中的交通信号灯。
图5 交通信号灯当图5作为输入图像时，输出图像如图6所示。
（a）原始交通信号灯图像（b）HSV图像（c）直方图像图6 交通信号灯识别输出结果为Max_Red_y =53Max_Green_y =126Max_Yellow_y =23检测结果为绿灯。
智能红绿灯视觉识别设计研究
智能红绿灯视觉识别设计研究随着城市交通的不断发展和车辆数量的增加，交通信号灯成为了管理道路交通的重要设施。
传统的交通信号灯系统存在着对人力和时间的依赖，难以适应复杂的交通环境和实时的交通流量变化。
智能红绿灯视觉识别技术的研究与设计成为了当前交通管理领域的重要课题之一。
智能红绿灯视觉识别技术是指利用计算机视觉和图像识别技术对交通信号灯进行识别和判定，从而实现智能化的交通信号控制。
这项技术的研究意义在于提高交通信号灯的控制精度和效率，减少交通事故和提升道路通行效率。
本文将从智能红绿灯视觉识别技术的原理、设计方法和未来发展方向等方面展开探讨。
一、智能红绿灯视觉识别技术的原理智能红绿灯视觉识别技术的原理是利用计算机视觉和图像处理技术对交通信号灯的图像进行分析和识别，从而确定交通信号灯的状态。
该技术通常包括图像采集、图像处理和信号状态判定三个主要过程。
对交通信号灯的图像进行采集。
传感器或摄像头可以用于实时采集道路上的交通信号灯图像，将图像信息传输给计算机进行处理。
然后，对采集到的图像进行处理。
图像处理的目标是提取出交通信号灯的特征信息，如红、黄、绿三种颜色，以及灯的形状和位置等。
在这个过程中，常用的图像处理方法包括边缘检测、色彩分割、形状匹配等。
通过这些方法，可以将图像中的交通信号灯部分分割出来，并提取出相应的特征。
利用图像处理得到的特征信息，对交通信号灯的状态进行判定和识别。
这一步可以借助机器学习和模式识别等技术，通过对交通信号灯状态的预测和分类，实现对信号灯状态的自动识别和判定。
在实际应用中，智能红绿灯视觉识别技术的设计需要考虑诸多因素，包括环境光线、交通流量、信号灯的类型和位置等。
基于这些因素，可以采用多种方法和技术进行设计。
针对不同环境光线下的图像采集，可以考虑使用不同的传感器和摄像头，并调整图像采集的参数，如曝光度、对比度等，以获得清晰度和稳定性较高的图像。
针对不同交通流量和信号灯类型的情况，可以采用不同的图像处理和模式识别技术。
毕业设计智能小车
毕业设计智能小车毕业设计智能小车近年来，随着科技的不断进步和发展，智能化已经渗透到我们生活的方方面面。
从智能手机到智能家居，从智能穿戴设备到智能交通工具，无处不体现着智能科技的力量。
而在毕业设计中，我选择了一个与智能化密切相关的主题——智能小车。
智能小车是一种集机械、电子、计算机等多种技术于一体的智能交通工具。
它能够通过传感器感知周围环境，通过计算机进行数据处理和判断，并通过执行器实现自主导航和行驶。
在这个项目中，我将设计一个能够自主行驶、避开障碍物、遵守交通规则的智能小车。
首先，我将通过搭建一个传感器系统来实现智能小车的环境感知功能。
传感器系统可以包括激光雷达、摄像头、红外线传感器等多种传感器，用于感知车辆周围的障碍物、道路状况等信息。
通过这些传感器，智能小车可以获取到实时的环境数据，并通过算法进行分析和处理。
接着，我将设计一个智能控制系统，用于处理传感器获取到的数据，并做出相应的决策。
智能控制系统可以采用深度学习、机器学习等人工智能算法，通过训练和学习，使得智能小车能够根据不同的情况做出合理的行驶决策。
例如，在遇到红灯时，智能小车会主动停下来等待绿灯；在遇到行人时，智能小车会减速或停车等待行人通过。
同时，我还将为智能小车设计一个自主导航系统，使其能够在未知环境中自主行驶。
自主导航系统可以通过地图、定位系统和路径规划算法来实现。
智能小车可以通过地图获取到当前位置和目标位置，并通过路径规划算法确定最优行驶路径。
在行驶过程中，智能小车可以通过定位系统实时获取自身位置，从而实现精确的导航和行驶。
此外，为了提高智能小车的安全性和稳定性，我还将设计一个底盘控制系统，用于控制车辆的速度、转向等参数。
底盘控制系统可以通过电机和舵机等执行器来实现。
通过合理的控制算法和参数调整，可以使得智能小车在行驶过程中更加平稳和稳定，提高行驶的安全性和舒适性。
最后，在整个设计过程中，我将注重实践和测试，不断优化和改进智能小车的性能。
基于计算机视觉的交通标志识别系统设计与实现
基于计算机视觉的交通标志识别系统设计与实现一、引言随着交通事故的增多，人们越来越关注道路交通事故的预防与防范。
交通标志的作用至关重要。
深度学习在计算机视觉领域被广泛应用，也逐渐被应用到交通标志识别中，为交通安全提供了便利性的同时，也为相关学术领域提供了更多探索的机会。
二、交通标志识别技术现状目前，深度学习技术已经成功应用到交通标志识别领域中。
这种计算机视觉技术利用现有图像数据库来训练卷积神经网络，并结合标注信息对交通标志进行识别。
该技术已经在行人识别、车牌识别、人脸识别等领域中得到广泛应用。
三、交通标志识别系统设计本系统主要分为四个部分：数据库模块、图像处理模块、特征提取模块和分类器模块。
1. 数据库模块数据库模块主要用于存储和管理交通标志图像，并将其与标签信息一一对应。
该模块的构建需要充分考虑存储空间和运行效率。
2. 图像处理模块图像处理模块的主要任务是处理原始图像，将其转化为模型所需的格式，并进行预处理。
此处需要对数字图像处理技术有深入了解。
该模块需要实现的主要功能包括图像增强、去噪等操作。
3. 特征提取模块特征提取模块是整个系统的核心所在，其目的是将经过预处理的图像转换为易于分类器处理的向量。
目前，深度学习技术中常用的有两种：基于卷积神经网络的特征提取和基于矢量量化的特征提取。
前者更加高效、准确，但比较耗费计算资源；后者比较高效、稳定，适合较大规模的图像分类应用。
4. 分类器模块分类器模块可根据实际需求选择不同的分类器模型。
通常，深度学习技术中常用的分类器主要有：支持向量机(SVM)、逻辑回归(Logistic Regression)、决策树(Decision Trees)等。
不同的分类器模型对识别效率和准确率的影响也不同。
四、交通标志识别系统实现本系统的实现采用Python语言编写，具体涉及到的框架和类库有OpenCV、Keras、TensorFlow等。
具体实现过程如下：1. 数据库模块：数据库使用MySQL实现，通过MySQL的存储过程实现图像和标签的批量导入导出。
汽车自动驾驶技术中的红绿灯识别与控制
汽车自动驾驶技术中的红绿灯识别与控制随着科技的不断发展与进步，汽车自动驾驶技术已经成为了未来交通出行的重要发展方向。
在实现完全自动化驾驶之前，红绿灯的识别与控制是汽车自动驾驶技术中的一个关键问题。
本文将探讨红绿灯识别与控制在汽车自动驾驶技术中的重要性，并介绍当前红绿灯识别与控制技术的发展现状。
红绿灯识别与控制在汽车自动驾驶技术中起着至关重要的作用。
红绿灯是路口交通流量的调节者，也是保障道路安全的重要组成部分。
对红绿灯的准确识别与控制，能够让自动驾驶汽车在道路交通中更加安全和高效地行驶，避免交通事故的发生。
此外，红绿灯的识别与控制也直接关系到交通流量的合理分配，提高交通运输的效率与便利性，减少拥堵和排放等问题。
目前，红绿灯识别与控制技术在汽车自动驾驶领域已经取得了一定的进展。
主要通过两种方式进行红绿灯的识别：一种是利用传感器和摄像头对红绿灯进行视觉识别，另一种是利用车联网技术通过交通信号灯系统获取红绿灯状态。
视觉识别技术是目前较为主流的识别方式，它包括图像处理、计算机视觉和深度学习等技术的应用。
在视觉识别方面，利用摄像头对红绿灯进行拍摄，然后通过车载计算机对拍摄的图像进行处理和分析，从而判断红绿灯的状态。
这需要对红绿灯的特征进行提取和分析，比如颜色、形状、位置等特征。
通过对这些特征的分析和比对，可以准确地判断出红绿灯的状态，从而进行相应的控制和行驶策略的制定。
另一种红绿灯识别与控制的方式是利用车联网技术。
通过与交通信号灯系统的无线通信，汽车可以获取到红绿灯的状态信息。
这种方式可以减少对图像处理的依赖，提高识别准确率和实时性，特别是在复杂路况下。
然而，这种方式需要与交通信号灯系统进行有效的通信，而且对交通信号灯系统的智能化有较高的要求。
尽管红绿灯识别与控制技术已经取得了一定的进展，但仍然面临一些挑战与问题。
首先，红绿灯的形状、颜色和位置在不同国家和地区可能存在一些差异，这就需要对不同地区的红绿灯进行适应性处理。
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红绿灯自动识别小车的设计与实现(软件)The traffic light automatic recognition ofcar design and Implementation （software）目录摘要 (I)关键词 (I)Abstract (I)Key words.......................................................... I I1 前言 (1)2 设计方案选择与论证 (4)2.1 设计要求 (4)2.2 总体设计方案选择 (4)2.2.1 智能小车模型设计方案 (4)2.2.2 电机方案的选择 (5)2.2.3 控制单元方案 (6)2.2.4 小车循迹模块方案 (7)2.2.5 红绿灯信号识别方案 (8)2.2.6 短距离通信方案 (8)3 系统设计功能分析 (9)3.1.2 L298N驱动逻辑功能分析 (9)3.1.3 L298N内部功能及引脚分布 (10)3.2 一体化红外接收探头HS0038功能分析 (11)3.2.1 HS0038介绍 (11)3.2.2 HS0038内部电路及参数分析 (12)3.2.3 HS0038接收信号原理 (13)3.3 红外对管ST188功能分析 (14)3.3.1 ST188介绍 (14)3.3.2 ST188光电特性与检测分析 (14)3.3.3 ST188红外循迹原理分析 (16)3.4单片机控制红绿灯功能分析 (17)3.4.1 红绿灯路口设计规划 (17)3.4.2 红绿灯功能实现简要分析 (18)3.5 基带信号红外发射调制功能分析 (19)3.5.1 红外发光二极管发射原理分析 (19)3.5.2 波特率分析 (20)4 系统总体硬件设计及单元电路实现 (21)4.1 小车模块系统组成及框图 (21)4.2 红绿灯系统控制模块组成及系统框图 (21)4.3 各个单元电路硬件设计实现 (22)4.3.1 小车控制各部分电路实现 (22)4.3.2 红绿灯系统各部分电路实现 (25)5 软件设计分析与实现 (27)5.1 软件设计思想 (27)5.2 红绿灯系统软件实现与分析 (28)5.2.1定时器中断系统 (29)5.2.2 红绿灯显示与数码管动态显示 (29)5.2.3 数据发送模块 (31)5.3 小车模块软件实现与分析 (35)5.3.1 小车软件框架分析 (35)5.3.2 数据接收处理模块 (36)5.3.2 电机控制模块 (39)5.4 小车整体工作过程...........................错误！未定义书签。
6 软件调试试验 (41)7 总结 (44)参考文献 (46)致谢 (47)附录A：整体系统硬件电路图 (48)附录B：源程序代码 (49)红绿灯自动识别小车的设计与实现摘要现今是一个走过了工业时代、信息时代跨入知识经济的时代，这个时代对信息高速化，控制智能化的要求越来越高。
而智能化同样已经延伸到生活中，如：智能冰箱，智能热水器，智能空调等等，其发展速度之快，从身边的这些例子很容易体会到。
其发展前景可谓是相当可观。
因为他实现了无人管理，为人类生活带来了方便。
本设计以智能小车为核心模块，实现对红绿灯的自动识别，从而模拟生活当中的红绿灯交通系统，实现对过往车辆的流通控制。
采用AT89S51单片机作为小车控制的核心芯片。
小车采用的是直流电机来进行驱动，于此同时，为方便小车行走，还采用了红外对管模块来实现寻迹的功能，从而控制小车行走的路线。
之所以小车能识别红绿灯，这主要是依靠了单片机之间的通信，即红绿灯系统，它同样也是使用了一块AT89S51单片机作为中枢控制，产生3组红绿灯信号，分别对应前进，左转，右转信号，同时利用单片机串口通信，与小车之间进行通信，这个过程是利用红外发射模块将数据码发射出去，对应的小车上接收头讲接收到的信息返还到单片机中进行判决，控制。
本设计使用性很强，对于模拟控制研究有很大的帮助，相信未来必能很好的为我们的社会服务。
关键词智能小车;红绿灯;自动识别;循迹;红外通信The traffic light automatic recognition ofcar design and ImplementationAbstractToday is a walk of the industrial age, information age into the knowledgeeconomy era, this era of increasingly high requirements of the information superhighway, intelligent control. Intelligent the same has been extended to the life, such as: smart refrigerators, smart water heater, intelligent air-conditioning, etc., is growing faster than from the side of these examples it is easy to understand. Prospects for its development can be described as considerable. Because he realized the lack of management, in order to bring the convenience of human life.Smart car, the design for the core modules, automatic identification of traffic lights, traffic lights to simulate life transport system, control the flow of passing vehicles. AT89S51 micro-controller as the core chip of car control. The car is a DC motor to be driven Meanwhile, for the convenience of car walking, infrared tube module tracing, in order to control the routes of trolley travel. The reason why the car can recognize traffic lights, mainly rely on the communication between the micro-controller and the traffic light system, it is also used a AT89S51 micro-controller as the central control, resulting in a set of traffic lights signal, corresponding to forward, turn left and right turn signal , while the use of single-chip serial communication, and to communicate between the car, which is mainly infrared transmitter module launched, the data code corresponding to the small car to receive the first to talk about the information received judgments, control returned to the micro-controller. This design uses a very strong analog control study of great help, I believe the future will be able to be very good for our social services.Key wordsSmart car; traffic lights; automatic identification; tracking; Infrared communication1 前言随着科学技术不断发展，机器人的研究也越来越深入，机器人技术的发展，是一个科学技术发展共同的一个综合性的结果，也同时，为社会经济发展产生了一个重大影响的一门科学技术。
智能小车作为机器人的一种，其发展也是很迅速的，具有很高的研究价值。
智能车辆作为智能交通系统的重要组成部分,能够提高驾驶安全性,大幅改善公路交通效率,降低能源消耗量,该技术的研究日益受到国内外学者的关注。
其研究的主要目的在于降低日趋严重的交通事故发生率,提高现有道路交通的效率,在某种程度上缓解能源消耗和环境污染等问题。
智能车辆利用各种传感技术获取车体自身和车外环境的状态信息,经过智能算法对其进行分析、融合处理,将最终的决策结果传递给驾驶者,在危险发生之前,提醒驾驶员做出必要的回避动作,避免事故发生;在紧急状况下,驾驶者无法做出反应时,智能车辆则自主完成规避危险任务,帮助驾驶人员避免危险发生。
美国开始组织实施智能车辆先导( intelligent vehicle ini2tiative, IV I) 计划 , 欧洲提出公路安全行动计划( road safety action program, RSAP) ,日本提出超级智能车辆系统。
我国科技部则于2002年正式启动了“十五”科技攻关计划重大项目 ,智能交通系统关键技术开发和示范工程,其中一个重要的内容就是进行车辆安全和辅助驾驶的研究。
预计在2020年之前进入智能交通发展的成熟期,人、车、路之间可以形成稳定、和谐的智能型整体。
而一些发达国家开发和研制智能车辆已经有10余年的时间,特别是欧美已有相对成熟的经验。
本次设计的红绿灯自动识别小车就是遵循智能小车中的自动驾驶系统理念：自主驾驶系统是智能车辆研究的最高级阶段,车辆能够通过车内的传感器感知车身和环境信息,利用各种智能算法进行决策控制,并以此作为依据,实现自主行驶任务。
其中,如何使智能车辆与普通车辆共同行驶在现有道路之中也是有待于攻破的难题之一。
智能小车的发展主要是在自动化控制领域，一些大中专院校为了培养学生动手及编程能力，同时提高学生的兴趣，为智能小车控制领域提供了环境。