基于机器视觉的车流监测和交通灯智能控制
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。
基于人工智能的智能化交通信号控制系统设计与实现
基于人工智能的智能化交通信号控制系统设计与实现智能化交通信号控制系统是为了优化城市交通流量、缓解交通拥堵状况和提高交通效率而开发的一种应用人工智能技术的系统。
本文将详细介绍基于人工智能的智能化交通信号控制系统的设计与实现。
一、引言随着城市化进程的加快和交通工具的增多，交通拥堵问题愈发严重。
传统的交通信号灯控制系统固定的时间间隔无法适应交通流量的变化，造成交通拥堵和能源浪费。
因此，基于人工智能的智能化交通信号控制系统应运而生。
该系统利用机器学习、深度学习和数据分析等人工智能技术，根据实时交通情况智能调整交通信号灯的时间和相位，以达到优化城市交通流量和缓解交通拥堵的目的。
二、系统设计与实现1. 数据采集与处理智能化交通信号控制系统首先需要采集实时交通数据，包括车辆数量、车速、车辆类型等。
这些数据可以通过交通摄像头、车辆传感器等设备进行采集。
采集到的数据需要进行预处理，例如数据清洗、去除噪声等，以确保数据的准确性和可用性。
2. 数据分析与模型训练系统需要分析采集到的交通数据并建立合适的模型。
通过机器学习和深度学习算法，可以训练模型来预测交通状况、分析交通流量等，为后续的交通信号控制提供支持。
常用的模型包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
3. 交通信号灯控制算法基于人工智能的智能化交通信号控制系统需要根据实时交通情况智能调整交通信号灯的时间和相位。
常用的控制算法包括基于强化学习的Q-learning算法、遗传算法等。
这些算法可以根据实时的交通数据来调整信号灯状态，以最大程度地优化交通流量和避免交通拥堵。
4. 系统实施与测试在系统实施阶段，需要将设计好的算法和模型应用到实际的交通信号灯控制设备中。
通过实时监测交通数据和交通信号灯的调整情况，对系统进行测试和优化。
系统实施过程中需要考虑设备的稳定性和可靠性，以确保系统能够正常运行并取得良好的效果。
三、系统效果与优势基于人工智能的智能化交通信号控制系统相较于传统的交通信号灯控制系统具有如下优势：1. 提高交通效率：系统根据实时交通数据智能调整信号灯的时间和相位，优化交通流量，减少交通拥堵，提高交通效率。
毕业论文基于车流量检测的智能交通信号灯的设计
毕业论文-基于车流量检测的智能交通信号灯的设计本科毕业论文（设计）题目：基于车流量检测的智能交通信号灯的设计姓名： _ __学号： _ ___ _专业：电子信息工程_ __院系：电子通信工程学院 _指导老师： _ ____ _职称学历：讲师／硕士_ __完成时间： 2016年5月教务处制基于车流量检测的智能交通信号灯的设计摘要随着社会飞速的发展，交通运输工具的迅速增加，交通控制系统在我们生活中起到了越来越重要的角色。
现如今，为了提高交通秩序的安全性，除了国家颁布的一系列的交通法律法规，还必须通过一定的科技手段加以实现。
本次基于车流量检测的智能交通控制系统设计是由AT89S51单片机、交通显示、LED倒计时、车流量检测及调整、紧急处理、时间模式手动设置等模块组成。
系统除了能实现基本的交通信号灯的功能外，还可以实现通行时间手动设置、倒计时显示、急车强行通过、车流量检测及调整等相关功能。
关键词：单片机; 智能交通控制; 倒计时显示Design of Traffic Lights based on vehicle flow detectionAbstractWith the development of modern social logistics and the increase of transportation, the public management system-traffic control system plays a more and more important role in our life. At present, in order to ensure and improve the safety of traffic order, not only the country need to issue a series of traffic laws and regulations, but also need to use certain scientific and technological means to achieve it.The intelligent traffic control system based on single chip is composed of AT89S51 singlechip, traffic display, LED countdown, vehicle flow detection and adjustment, emergency treatment, time mode and other modules. The system not only can execute the basic function of traffic lights, but also can achieve some related functions such as manually set of the transit time, countdown display, the car forced through and traffic detection and adjustment and so on.Key Word：Singlechip; Intelligent Traffic Control; Countdown Display目录1 绪论 (1)1.1 交通信号灯的选题背景 (1)1.2 交通信号灯的发展及研究意义 (1)2系统硬件设计 (3)2.1 电路模块总体设计及实现功能 (3)2.2 AT89S51及其最小系统 (5)2.2.1时钟电路 (5)2.2.2 复位电路 (6)2.2.3 EA脚的功能及接法 (7)2.3 车流量检测电路 (7)2.4 数码管显示电路 (8)2.5 按键控制电路 (10)3系统软件程序设计 (12)3.1 设计思路 (12)3.2定时及计数程序的设计 (14)4系统调试与结果 (15)4.1软件调试 (15)4.2 硬件调试 (16)5结论 (17)致谢 (18)参考文献 (19)附录 (20)1 绪论1.1 交通信号灯的选题背景红绿灯的起源可追溯到19世纪初的英国。
基于机器视觉的流量监控系统设计与实现
基于机器视觉的流量监控系统设计与实现随着城市化进程的加快，城市交通问题日益凸显，交通流量监控成为了城市交通管理的重要任务之一。
传统的交通流量监控方式主要依靠人工巡查和传感器等设备，效率低下且成本较高。
而基于机器视觉的流量监控系统则能够实现自动识别、快速统计和准确分析交通流量信息，成为了一种高效、智能的解决方案。
一、机器视觉技术在流量监控中的应用机器视觉是指利用计算机和相机等设备对图像数据进行采集、处理和分析的技术。
在流量监控中，机器视觉技术能够通过对交通场景图像的处理和分析，实现车辆检测、行人计数、车辆跟踪等功能，从而提供准确的交通流量信息。
1. 车辆检测与识别通过机器视觉技术，系统能够识别出图像中的车辆并进行分类，包括轿车、货车、摩托车等。
车辆的检测通常采用背景建模、运动物体检测和轮廓匹配等算法，能够实现对不同类型和尺寸的车辆进行准确的检测和识别。
2. 行人计数与追踪机器视觉系统能够通过分析图像中的行人位置和轨迹，实现行人计数和追踪功能。
行人计数主要依托于行人检测和轨迹跟踪技术，能够准确统计行人的数量，并根据不同时间段的变化情况进行分析和预测。
3. 车辆跟踪与分析通过机器视觉技术的车辆跟踪功能，系统能够实时追踪车辆的运动轨迹，并提供车辆速度、车流密度等相关信息。
这些信息对于交通流量的分析和预测具有重要意义，在交通管理、路况预测等方面有着广泛应用。
二、基于机器视觉的流量监控系统设计与实现1. 系统架构设计基于机器视觉的流量监控系统应包括图像采集模块、图像处理模块、信息分析模块和结果展示模块。
图像采集模块负责获取交通场景图像，可以通过摄像头或无人机等设备进行拍摄。
图像处理模块对采集到的图像进行车辆检测、行人计数和车辆跟踪等处理操作。
信息分析模块对处理后的数据进行统计分析，生成结果报告或交通流量图表。
结果展示模块将分析结果以可视化的形式展示，方便用户查看和分析。
2. 图像处理算法选择在图像处理模块中，需要选择适合的算法来对采集到的图像进行处理。
基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现
基于计算机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一种基于计算机视觉技术的高效、准确、实时监控系统，它可以通过视觉传感器、图像处理算法和智能分析系统对车辆和行人的行为进行实时监测和分析，从而帮助交通管理部门有效管理交通流量，提高交通安全性和效率。
本文将介绍智能交通监控系统的设计与实现。
1. 引言智能交通监控系统的设计与实现是利用计算机视觉技术处理交通图像，并通过智能分析算法对交通场景进行建模、车辆行为识别、异常行为检测等核心功能来实现的。
本文旨在探讨如何设计和实现一种高效可靠的智能交通监控系统。
首先，我们将介绍系统的整体架构和主要功能模块，然后详细讨论每个模块的设计与实现细节，最后给出实验结果和系统的性能评估。
2. 系统架构智能交通监控系统的整体架构主要包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、目标检测与识别模块、异常行为检测模块和用户界面模块。
图像采集模块负责采集交通场景的图像或视频，图像预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强和校正等预处理操作，特征提取模块提取交通场景中的关键特征，目标检测与识别模块对图像中的车辆和行人进行检测和识别，异常行为检测模块对交通场景中可能存在的异常行为进行识别，用户界面模块用于交互展示系统的运行结果和提供参数调节功能等。
3. 模块设计与实现3.1 图像预处理图像预处理模块主要包括图像去噪、增强和校正等操作。
去噪可以通过滤波器方法，如中值滤波或高斯滤波，对图像进行平滑。
图像增强可以采用直方图均衡化或对比度拉伸方法，提高图像的清晰度和对比度。
图像校正主要利用摄像机标定矩阵或特定几何关系，将图像的畸变进行校正，以保证后续处理算法的准确性。
3.2 特征提取特征提取模块主要负责从预处理后的图像中提取车辆和行人等关键特征。
对于车辆，常用的特征包括颜色、形状和尺寸等；对于行人，常用的特征包括人体轮廓、行走姿势和衣服颜色等。
可以使用机器学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），训练分类器来实现特征提取。
机器视觉在智能交通领域的应用
机器视觉在智能交通领域的应用机器视觉（Machine Vision）是一种利用计算机进行视觉识别和处理的技术。
随着人工智能和计算机技术的发展，机器视觉技术已经在许多领域得到了应用。
例如，在智能交通领域中，机器视觉技术已经成为了一个重要的工具。
本文将从车辆识别、道路识别、交通流分析和自动驾驶四个方面探讨机器视觉在智能交通领域的应用。
一、车辆识别车辆识别是机器视觉在智能交通领域中最基本的应用之一。
车辆识别可以通过机器视觉技术进行自动化。
例如，交通监控摄像头可以使用机器视觉技术来实现车辆的识别，进而进行交通流量的统计。
此外，车辆识别还可以用于检测违规行为，如闯红灯、占道行驶等。
二、道路识别道路识别是机器视觉在智能交通领域中非常重要的应用。
通过机器视觉技术对交通道路的实时识别和分析，可以为交通事故的防范和减少提供有效的手段。
例如，机器视觉技术可以通过对道路上行驶车辆的实时监控来检测道路上的危险情况，如壅塞、堵车等。
三、交通流分析交通流分析是机器视觉在智能交通领域中的另一个应用。
交通流分析可以通过机器视觉技术对交通流量的统计和分析，进而为城市交通的规划和优化提供有效的参考。
例如，机器视觉技术可以通过对交通路口车辆的实时监控来获取交通流量信息，进而为路口信号灯的调控提供参考。
四、自动驾驶自动驾驶是机器视觉在智能交通领域中最前沿、最具挑战性、也是最有前途的应用之一。
自动驾驶技术旨在实现车辆的自主驾驶，从而提升交通安全、缓解拥堵等问题。
自动驾驶需要综合使用机器视觉、传感器、车载计算机等技术手段，对车辆周围的环境进行全方位的感知和分析，进而完成自主驾驶的任务。
综上所述，机器视觉技术在智能交通领域中的应用已经很成熟，但仍有很多值得研究的地方。
相信随着技术的不断突破和应用场景的不断扩展，机器视觉技术将会在智能交通领域中发挥更加重要的作用。
计算机视觉技术在智能交通系统中的应用研究
计算机视觉技术在智能交通系统中的应用研究智能交通系统是指通过信息与通信技术，以及传感器和计算机视觉等技术手段，对交通运输过程中的车辆、道路和交通参与者进行有效监测、管控和优化管理的一种交通管理方式。
在这个数字化时代，计算机视觉技术作为一种重要的技术手段，已经得到广泛应用并取得了许多突破。
本文将探讨计算机视觉技术在智能交通系统中的应用研究。
1. 路面监测与车辆识别计算机视觉技术可以通过视频监控或摄像头实时监测道路上的交通情况。
通过图像处理和分析，可以实现车辆检测和车辆识别，包括识别车辆类型、车牌号码等信息。
这种技术可以有效地帮助交通管理部门实时监测道路交通状况，及时发现交通事故和拥堵等情况，从而快速采取相应措施，保障道路交通的安全和顺畅。
2. 交通信号控制优化计算机视觉技术可以通过图像识别和处理，对交叉路口的交通状况进行实时监测，并根据实时情况调整交通信号灯的控制策略。
通过计算机视觉技术的应用，可以准确判断交叉路口的车辆流量和行驶速度，实现智能交通信号灯的优化控制，从而减少交通拥堵和交通事故的发生，提高交通运输效率。
3. 车辆行为分析和追踪计算机视觉技术可以通过视频监控和图像处理，分析车辆的行为，如超速、变道、逆行等行为。
通过车辆行为分析和追踪，可以识别违规驾驶行为，并及时采取措施进行处理。
对于交通管理部门来说，这种技术可以帮助他们及时发现交通违法行为，维护交通秩序和安全。
4. 智能交通预测和规划计算机视觉技术可以通过分析历史交通数据和实时交通数据，制定交通预测模型，预测未来的交通状况。
通过预测交通状况，交通管理部门可以进行交通规划，制定最优的路线和交通流调度计划，提前做好交通疏导和拥堵控制的准备，确保交通的便捷和高效。
5. 智能交通安全监控计算机视觉技术可以通过视频监控对交通场景进行实时监测，通过物体检测和行为识别等手段，识别出交通事故的发生和危险行为的存在。
通过智能交通安全监控系统的应用，交通管理部门可以及时发现和处理交通事故和危险行为，保障交通的安全和顺畅。
基于计算机视觉的智能车辆安全监控系统研究
基于计算机视觉的智能车辆安全监控系统研究随着科技的不断更新，人工智能技术也越发普及。
计算机视觉作为人工智能技术的一个重要分支，正在为许多行业带来创新的突破。
其中，自动驾驶领域的发展也在不断加速。
然而，在自动驾驶中，安全性问题一直是一个非常关键的问题，如此高度依赖视觉感知的自动驾驶技术必须能够及时准确地识别道路上的危险情况，才能保证车辆安全行驶。
因此，基于计算机视觉的智能车辆安全监控系统研究也变得越来越重要。
一、计算机视觉技术在汽车领域的应用基于计算机视觉技术的汽车智能安全监控系统，可以帮助自动驾驶汽车实现自动化的交通场景监测，在行驶过程中监测前方道路障碍物、行人等物体，实现自动避障和紧急制动等安全措施。
此外，还可以基于图像识别技术进行车牌识别、交通信号灯识别等，准确判断交通信号灯的颜色，并进行智能识别、判断与应对交通事故风险，提前采取预防措施，提高道路行驶安全性。
二、智能车辆安全监控系统的设计1.图像采集智能车辆安全监控系统要求能够实时获取车辆行驶过程中拍摄到的图像信息，在这个过程中，摄像头的品质和摆放位置尤为重要。
常见的位置有：车前方摄像头、车后方倒车摄像头、侧面摄像头等。
此外，为了提高图像采集的效果，可以采用多摄像头联合拍摄的方法，提高图像的准确性和全面性。
2.图像处理图像处理是智能车辆安全监控系统的核心。
在进行图像处理时，需要先进行图像分割，将道路、天空、交通标志、行人等不同的区域分开，然后进行图像特征提取、目标检测、分类等处理。
常用的方法有深度学习、卷积神经网络等等。
深度学习技术能够自动学习并提取图像的特征，这样能够更加准确的识别目标物体，为后续的处理提供更好的准确性和稳定性。
3.风险预警通过实时检测图像信息，在出现危险情况之前，智能车辆安全监控系统可以实现语音提醒、强制刹车、开启防撞气囊等智能应对机制，提高安全性。
三、未来展望目前，计算机视觉技术在智能车辆领域的应用还有很大的提升空间，未来发展方向将会更加高效、更加人性化。
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计智能车辆识别与跟踪系统的设计是基于计算机视觉技术，在车辆识别和跟踪方面发挥着重要的作用。
该系统可以通过图像或视频数据对道路上的车辆进行自动识别和跟踪，为交通管理、安全监控以及智能交通系统等领域提供有力支持。
一、系统设计目标智能车辆识别与跟踪系统旨在实现以下目标：准确识别道路上的车辆；实时跟踪车辆的位置和动态行为；提供可靠的车辆信息用于其他应用；具备较高的鲁棒性和实时性。
二、系统设计原理智能车辆识别与跟踪系统的设计基于计算机视觉技术。
其主要框架包括图像采集、预处理、特征提取、车辆识别与跟踪等步骤。
1. 图像采集系统通过摄像头或其他图像采集设备获取道路上的车辆图像或视频。
采集设备的性能和布置位置对系统效果有重要影响，应根据具体应用场景进行选择和调整。
2. 预处理采集到的图像或视频数据需要进行预处理，以消除干扰和提高后续处理的效果。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
通过这些操作，可以得到清晰、准确的车辆图像，为后续的特征提取提供良好的基础。
3. 特征提取特征提取是智能车辆识别与跟踪系统的关键步骤。
系统需要从车辆图像中提取出能够表征车辆特征的关键信息。
常用的特征包括车辆颜色、形状、纹理等。
可以采用传统的特征提取算法，如Haar特征、SIFT特征等，也可以使用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
4. 车辆识别与跟踪在获得了车辆的特征信息后，系统需要将其与已知的车辆模型进行比对，以实现车辆的识别。
识别结果可以用于车辆分类、车辆计数、车辆检测等应用。
同时，系统还需要实时跟踪车辆的位置和运动轨迹，以提供准确的车辆信息。
跟踪算法可以采用相关滤波器、卡尔曼滤波器等传统方法，也可以使用基于深度学习的目标跟踪算法。
三、系统设计关键技术与挑战智能车辆识别与跟踪系统的设计涉及到许多关键技术和挑战。
以下是其中一些主要方面：1. 图像处理和分析图像处理和分析是智能车辆识别与跟踪系统的基础。
基于人工智能的智能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智能交通信号灯控制系统是一种基于人工智能技术的创新应用，旨在提高交通流量的效率和安全性。
随着城市化进程的加快和车辆数量的不断增加，传统的交通信号灯控制方式已经无法满足日益增长的交通需求。
因此，研发一种基于人工智能的智能交通信号灯控制系统成为了当今城市交通管理领域中一项重要而紧迫的任务。
在传统的交通信号灯控制系统中，信号灯根据预设时间间隔进行切换。
然而，这种方式无法根据实时道路状况进行调整，导致了路口拥堵、车辆堵塞等问题。
而基于人工智能技术开发的智能交通信号灯控制系统则可以根据实时数据和算法进行自主调整，以实现最优化流量分配。
首先，在基于人工智能技术开发的智能交通信号灯控制系统中，数据采集是至关重要的环节。
通过安装在路口各处、道路上方以及车辆上搭载传感器设备和摄像头等装置，可以实时收集道路状况、车辆数量、车辆类型等数据。
这些数据将作为智能交通信号灯控制系统的输入，为系统提供决策依据。
其次，基于人工智能的智能交通信号灯控制系统需要具备强大的数据处理和分析能力。
通过对大量实时数据进行分析和处理，系统可以准确地了解当前路口的交通状况，并根据实时数据进行预测和预测。
基于这些分析结果，系统可以生成最优化的信号灯控制策略，并实时调整信号灯切换时间间隔。
此外，基于人工智能技术的智能交通信号灯控制系统还需要具备强大的学习和优化能力。
通过不断地学习和优化算法模型，系统可以根据不同路口、不同时间段以及不同道路状况生成最佳的信号灯控制策略。
这种自主学习和优化机制可以使得系统在长期运行中逐渐适应城市交通特点，并提供更加精准和高效的流量调度。
此外，在基于人工智能技术开发的智能交通信号灯控制系统中还应考虑到与其他城市管理部门以及车辆配备的通信协议和接口。
通过与城市管理部门的交互，系统可以获取更多的城市交通信息，从而更好地进行信号灯控制。
与车辆配备的通信接口可以实现车辆与交通信号灯之间的互联互通，从而实现更加精准和高效的交通管理。
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ＤＯＩ：１０．１６５２５／ｊ．ｃｎｋｉ．ｃｎ１４－１１３４／ｔｈ．２０１９．０２．０８４总第１９０期２０１９年第２期机械管理开发ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＴｏｔａｌ１９０Ｎｏ．２，２０１９引言在城市化进程中，与日俱增的车辆给城市交通带来巨大的挑战。
目前我国交通灯系统大多时间固定，不能根据路口车辆的滞留情况灵活地改变各方向道路的通行时间，给人们的出行和生活带来极大不便，这已经成为影响我国社会经济发展的一个重要问题［１］。
现有的交通灯控制系统主要分为两类，定时控制与感应式控制。
定时控制无法适应车流量的实时变化，当某条路段的车流量很大时却要等待红灯，而另一路段车流量很小时却显示绿灯，出现空道占时等问题，这种交通灯配时不合理的现象造成了大量的能源浪费，也使交通运输效率低下。
感应式控制易受环境干扰，且在安装过程中，会造成对道路的破坏，施工难度大，成本高［２－３］。
针对国内当前交通拥堵、交通信号灯时长分配不均而导致的交通运输耗时长、效率低等问题，提出了一种基于机器视觉的交通灯时长智能控制系统设计方案，该系统可以通过ＯＶ２６４０摄像头模块釆集交通路口的图像信息并进行存储，再利用这些采集的图像信息结合数字图像处理方法得到路口的车流信息，并且综合每个路口的车流情况通过ＳＴＭ３２处理器根据序列轮廓差分捕捉算法智能的控制交通信号灯最优化的配时。
1系统方案设计基于机器视觉的智能交通灯控制系统结构如图１所示，系统以ＳＴＭ３２Ｆ４０７ＶＥＴ６为核心，采用四个ＯＶ２６４０摄像头实时提取道路口车流量信息，４个红绿灯和８位数码管显示当时的红绿灯时长。
ＳＴＭ３２Ｆ４０７ＶＥＴ６高性能控制器频率可以达到２１０ＤＭＩＰＳ／１６８ＭＨｚ，多达１ＭＢＦＬＡＳＨ。
摄像头传输的视频信息通过该控制器的计算得出此刻公路上车流量信息，然后通过每路的车流量计算出合理的红绿灯时间分配。
因为在处理图像时会涉及到大量的数据计算，ＳＴＭ３２Ｆ４系列满足了其快速计算的要求。
ＯＶ２６４０摄像头为百万高清ＣＭＯＳ传感器制作，具有高灵敏度，高灵活性，支持ＪＰＥＧ输出等特点。
并且可支持曝光，白平衡，色度，饱和度，对比度等众多参数设置，支持ＪＰＥＧ／ＲＧＢ５６５格式输出，像素为１６００×１２００（２００Ｗ像素），工作电压为３．３Ｖ，可为主控板提供有效的视频信息。
红绿灯和８位数码管用来指示行车的通行，在系统中为输出元件。
2图像处理２．１灰度化处理系统将ＯＶ２６４０摄像头提取的每帧图像设置成ＲＧＢ５６５格式的彩色图像数据输出，将彩色图像转换为ＹＵＶ格式的Y （亮度）数据进行处理。
Y 的计算公式如式（１）：Y ＝０．２９９R ＋０．５８７G ＋０．１１４B .（１）式（１）中：R 为摄像头提取一个像元红色通道的值，G 为绿色通道的值，B 为蓝色通道的值［４－５］。
如果令１为白色的亮度，那０．２９９为红色亮度，０．５８７为绿色亮收稿日期：２０１８－０９－１０★基金项目：“机电汽车”湖北省优势特色学科群开放基金项目（ＸＫＱ２０１８０８０）；襄阳市研究与开发计划项目（襄科计〔２０１４〕１２号）；湖北文理学院博士科研基金项目（２０１３Ｂ００５）第一作者简介：汪青（１９９８—），女，现就读于湖北文理学院机械设计制造及其自动化专业。
基于机器视觉的车流监测和交通灯智能控制★汪青，梅瑞麟，周岳斌（湖北文理学院机械工程学院，湖北襄阳４４１０５３）摘要：针对交通信号灯时长分配不均而导致的交通拥堵问题，设计了一种基于机器视觉的车流监测及交通灯智能控制系统。
该系统利用ＯＶ２６４０摄像头将过往车流量转化为图像信息，再由ＳＴＭ３２处理器借助序列轮廓差分捕捉算法对图像进行数据图像处理，根据实时车流量对交通灯时长进行控制和合理分配，实现车流量检测和调节，可有效减少道路车辆等待时间，提高交通效率。
关键词：机器视觉交通灯图像处理智能控制中图分类号：ＴＰ２４２．６２文献标识码：Ａ文章编号：1003-773X （2019）02-0199-03图１系统结构图电源模块通讯接口图像采集模块ＯＶ２６４０摄像头ＳＴＭ３２Ｆ４０７ＶＥＴ６主控模块红绿灯数码管自动化技术与设计度，０．１１４为蓝色亮度，从而使ＲＧＢ５６５的图像转换为了灰度图。
图２为路况原图，图３为路况灰度化效果图。
２．２去噪处理在自然光情况下，摄像头提取的图像都是多变的，而且经常会带有椒盐噪声和白盐噪声。
因此在图像计算之前，要对图像进行去噪处理。
为减小噪声对图像影响，系统采用３３滑动窗口，通过高斯滤波进行卷积处理。
模板系数设为１／１６。
图像最外层一圈是滑块的盲区，用原像素点代替。
图４为路况去噪效果图。
２．３序列轮廓差分捕捉算法传统去背景捕捉算法为当前图像减去背景图，剩下车辆图像，但该算法背景提取不够理想，往往会掺杂一些无关残影，采取传统去背景捕捉算法无法避免背景中含有残存运动的车辆信息，差影减后难以区分前景和背景的运动车辆。
因此系统采用了序列轮廓差分捕捉算法，避免了背景提取的多变要素。
边缘提取算子能很大程度提升车辆捕捉的成功率。
考虑到摄像头一般会安装在道路的一侧，所提取的图像中，车辆都是按图像对角线行驶。
因此系统采用Ｒｏｂｅｒｔ算子进行边缘检测，Ｒｏｂｅｒｔ算子对４５°角极为敏感，且容易识别成块物体图像［６－７］。
具体算法如式（２）：G （i ，j ）＝f （i ，j ）－f （i ＋１，j ＋１）＋f （i ＋１，j ）－f （i ，j ＋１）．（２）式中：G （i ，j ）为经Ｒｏｂｅｒｔ处理后的图像，（i ，j ）为像素点的灰度。
该算子对车辆轮廓的细节处理较差，而对车辆整体图像模块较敏感。
将图像二值化处理，重要的是确定阈值，采用ＯＴＳＵ算法进行阈值确定［８］。
算法如式（３）（４）：u ＝w ０u ０＋w １u １，（３）g （t ）＝w ０（u ０－u ）２＋w １（u １－u）２．（４）式（３）中：u 为整个图像的均值，w ０为前景点占图像比例；u ０为前景均值；w １为背景点占图像比例；u １为背景均值；t 为前景与背景的分割阈值。
式（４）中g （t ）是分割阈值为t 时的类间方差表达式。
ＯＴＳＵ算法使得g （t ）取得全局最大值，当g （t ）为最大时所对应的t 为最佳阈值。
从而得到汽车的基本轮廓。
图５为路况二值化效果图。
使用前后两帧图像对比，进行差影检测，检测算法如式（５）：D （i ，j ，k ＋１）＝１，P （i ，j ，k ＋１）－P （i ，j ，k）＞００，P （i ，j ，k ＋１）－P （i ，j ，k）＜!０．（５）式（５）中：D （i ，j ，k ＋１）为轮廓捕捉的后一帧图像，P （i ，j ，k ）为该时刻图像，k 为时间变量。
在实现二值化后，车辆轮廓所在像素值为１，而背景图像像素值为０。
当拍摄移动车辆的时候，该时刻图像的车尾处像素值为１，随着车辆向前运动，后一帧图像的相对位置就变成了公路（背景）为０。
此方法可有效提高车辆捕捉的正确率。
3软件设计与仿真使用Ｃ语言对ＳＴＭ３２单片机进行嵌入式开发采用模块化编程，对各模块单独的设计子程序，最后在主程序中调用。
程序流程如图６所示。
此外，还借助Ｐｒｏｔｅｕｓ对硬件搭建和实时路况进行模拟仿真，Ｐｒｏｔｅｕｓ模拟运行图如下页图７所示。
鉴于交叉路口实际情况复杂，假设允许通行方向车辆较少，而禁止通行方向的车辆较多且在等待，此时将通行权转移到车辆较多方向。
一段时间后，若车辆较少方向的车辆数增加且车辆较多方向车辆减少，则需再次转移通行权。
实现车辆较多方向始终优先通行，即可实时缓解交通拥堵，减少交通压力［５－６］。
１）假设南北方向车辆较多，设置为主干道。
２）设定初始交通灯跳转时间。
３）预设南北方向车辆通行时间为９０ｓ。
当东西方向较南北方向的车辆多３０辆（东西－南北＞３０）时，交通灯显示倒计时５ｓ后跳转（在５ｓ倒计时过程中，南北方向与东西方向直行均为红灯），５ｓ后东西方向左转为绿灯，其余为红灯，左转时间为２０ｓ；图２路况原图图３路况灰度化效果图图４路况去噪效果图图５路况二值化效果图图６程序流程图开始主程序ＳＴＭ３２控制器初始化ＯＶ２６４０模块初始化运行环境搭建成功？交通灯模块初始化ＯＶ２６４０模块进行拍照图片信息发送给控制器算法处理进行智能配时？结束是否否是第３４卷机械管理开发ｊｘｇｌｋｆｂｊｂ＠１２６．ｃｏｍ２００··２０ｓ后东西方向直行跳转为绿灯（南北方向直行与左转方向为红灯）。
４）预设东西方向车辆通行时间为７０ｓ。
当南北方向较东西方向的车辆多２０辆（南北－东西＞２０）时，交通灯显示倒计时５ｓ后跳转（在５ｓ倒计时过程中，南北方向与东西方向直行均为红灯），５ｓ后南北方向左转为绿灯，其余为红灯，左转时间为２０ｓ；２０ｓ后南北方向直行跳转为绿灯（东西方向直行与左转方向为红灯）。
５）若东西方向较南北方向的车辆数相差不大时，交通灯按初始的跳转时间进行设定，交通灯控制方案如表１所示。
4结论基于机器视觉的交通灯时长智能控制系统设计方案，可根据路段的车流量情况实时调节各路段交通信号灯的通行时间，解决传统控制系统的少车路段绿灯时间长但多车路段红灯时间长造成堵车和资源浪费的问题，有效地提高了交通运输效率、缓解了城市的交通运输压力。
设计方案具有成本低、部署便捷、性能稳定、可靠性高的优点，具有较好的推广意义和实用价值。
参考文献［１］郭晓妮．基于视频识别的智能交通灯控制器设计［Ｊ］．电子产品世界，２０１２，１９（１）：７４－７５．［２］陆海全，李志军，闫非凡，等．基于单片机的智能交通灯控制系统［Ｊ］．电子技术与软件工程，２０１６，５（３）：５１－５３．［３］张哲，李挺．图像识别在智能交通领域中的应用［Ｊ］．无线互联科技，２０１８（１６）：１３９－１４０．［４］郭晓妮．基于视频识别的智能交通灯控制器设计［Ｊ］．电子产品世界，２０１２，１９（１）：７４－７５．［５］赵小军，胡耀增，林晨．基于车流量的交通信号灯实时控制的研究［Ｊ］．计算机与现代化，２０１２，２７（１０）：７２－７５．［６］李大成，李树立，李金红．基于视频检测算法的交通密度计算方法［Ｊ］．中国公共安全，２０１５（２４）：１６４－１６９．［７］沈振乾．基于机器视觉的交叉路口智能交通灯控制关键技术研究［Ｄ］．天津：天津工业大学，２０１４．［８］申铉京，刘翔，陈海鹏．基于多阈值ＯＴＳＵ准则的阈值分割快速计算［Ｊ］．电子与信息学报，２０１７，３９（１）：１４４－１４９．（编辑：王海绛）图７Ｐｒｏｔｅｕｓ模拟运行图车辆数交通灯状态车道运行状态车辆数相差不大东西红灯南北绿灯南北直行车辆通行东西－南北＞３０南北方向延时５ｓ跳转红灯，东西方向跳转红灯东西方向左转车辆通行，东西与南北直行方向车辆等待２０ｓ后东西直行方向绿灯东西直行方向车辆通行，东西方向左转车辆与南北直行方向车辆等待南北－东西＞２０东西方向延时５ｓ跳转红灯，南北方向跳转红灯南北方向左转车辆通行，东西与南北直行方向车辆等待２０ｓ后南北直行方向绿灯南北直行方向车辆通行，南北方向左转车辆与东西直行方向车辆等待表１交通灯控制方案Vehicl e Flow Monitoring and Intelligent Traffic Light Control Basedon Machine VisionWan g Qing,Mei Ruilin,Zhou Yuebin（College of Mechanical Engineering of Hubei University of Arts and Science,XiangyangHubei 441053）Ab stract:Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｕｎｅｖｅｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎａｌｔｉｍｅ，ａｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＴｈｅｓｙｓｔｅｍｕｓｅｓＯＶ２６４０ｃａｍｅｒａｔｏｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｉｎｔｏｉｍａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅＳＴＭ３２ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｐｒｏｃｅｓｓｅｓｔｈｅｉｍａｇｅｄａｔａｗｉｔｈｔｈｅｈｅｌｐｏｆｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｃｏｎｔｏｕｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｃａｐｔｕｒｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｓａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｓｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔｔｉｍｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｒｅａｌ－ｔｉｍｅｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗ．Ｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｗａｉｔｉｎｇｔｉｍｅｏｆｒｏａｄｖｅｈｉｃｌｅｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｒａｆｆｉｃｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Key words:ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ；ｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔｓ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌ汪青，等：基于机器视觉的车流监测和交通灯智能控制２０１９年第２期２０１··。