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。
基于视觉识别的智能交通信号控制系统设计与优化
基于视觉识别的智能交通信号控制系统设计与优化智能交通信号控制系统是现代城市交通管理的重要组成部分，通过对交通信号的识别和控制，能够提高交通系统的效率和安全性。
本文将围绕基于视觉识别的智能交通信号控制系统的设计与优化展开讨论，分为以下几个部分进行叙述。
一、引言智能交通信号控制系统的设计与优化是一个复杂的工程问题，需要综合考虑交通流量、信号灯的位置和视野、用户需求等多个因素。
本文将介绍基于视觉识别技术的智能交通信号控制系统的设计原理和优化方法，以提高交通系统的运行效率和交通参与者的行车安全。
二、视觉识别技术在智能交通信号控制系统中的应用视觉识别技术在智能交通信号控制系统中发挥着关键的作用。
通过摄像头捕捉交通信号灯的图像，利用计算机视觉技术进行图像分析和处理，能够准确地识别出交通信号灯的状态，进而控制信号灯的切换。
本文将重点介绍基于深度学习算法的交通信号灯识别方法，包括数据集的构建、模型训练和灯状态识别等。
三、智能交通信号控制系统的设计原理智能交通信号控制系统的设计原理是实现交通流的合理分配和调度，以最大化整个交通网络的吞吐量。
本文将介绍基于优化算法的交通信号控制系统设计原理，其中包括交通流量预测、交通信号优化模型的建立和运行等方面。
同时，还将讨论如何结合实时交通数据和交通流量模型来改进信号灯的控制策略，以应对不同时间段和交通状况下的变化。
四、智能交通信号控制系统的优化方法智能交通信号控制系统的优化是提高交通系统运行效率和交通参与者行车安全的关键手段。
本文将介绍基于遗传算法和模拟退火算法的智能交通信号控制系统优化方法，并详细阐述优化模型的建立和参数调整等关键环节。
同时，还将针对不同交通场景下的交通信号控制系统进行优化，包括繁忙交叉口、高速公路出口等特殊情况。
五、实验结果与讨论本文将介绍通过实验验证基于视觉识别的智能交通信号控制系统的设计和优化方法，对比不同算法和参数下的效果，并进行定性和定量分析。
通过对实验结果的分析和讨论，可以验证本文提出的智能交通信号控制系统设计与优化方法的有效性和可行性。
基于计算机视觉的智能交通信号灯控制技术研究
基于计算机视觉的智能交通信号灯控制技术研究随着城市交通的不断发展，智能交通系统已经成为各国政府和城市管理者的共同选择，而计算机视觉技术作为其核心技术之一，也得到了广泛的应用和发展。
在智能交通系统中，交通信号灯控制技术的研究成为了关键的一环，如何通过计算机视觉技术实现交通信号灯的智能控制成为了研究的重点。
一、计算机视觉技术在智能交通信号灯控制中的应用计算机视觉技术作为人工智能技术的代表，其主要应用在数字图像处理、模式识别、视频分析等领域。
而在智能交通领域，计算机视觉技术具有识别、分类、跟踪、检测等功能，可以从视频、图像、雷达等传感器获得的数据中，提取出各类交通信息，如交通流量、行人数量、车辆动态等，为交通管理和控制提供数据支撑。
在智能交通信号灯控制中，计算机视觉技术可以应用于交通场景的目标检测与跟踪、车辆计数与识别、交叉口车辆识别、车辆行驶轨迹的预测等方面。
其中，智能交通信号灯控制技术是指通过计算机视觉技术实现对交通信号灯的控制，使其根据交通情况实现自适应控制，从而达到优化道路交通的目的。
二、智能交通信号灯控制技术的发展现状目前，智能交通信号灯控制技术已经得到了广泛的应用，各国都在积极推动交通信号灯控制技术的升级和创新。
我国也在积极研发交通信号灯控制技术，并将其应用于城市交通管理当中。
例如，深圳市交通运输委员会已经推出了一套基于计算机视觉的智能交通信号灯控制系统，支持自动检测、识别、分类车辆、行人和非机动车等交通参与者信息，并能根据交通流量情况自动调节信号灯的控制，从而实现智能化的交通管理。
该系统成功应用于深圳市多个交通路段，取得了良好的效果。
三、智能交通信号灯控制技术的研究方向智能交通信号灯控制技术的研究方向主要包括：车辆的识别、计数与跟踪、路况检测、车辆的行驶轨迹规划和优化等。
其中，车辆的识别与计数是智能交通信号灯控制技术的重点研究方向之一。
车辆的识别与计数可以通过计算机视觉技术实现，其主要目的是实现对车辆流量的实时监测，从而实现对信号灯的智能控制。
基于机器视觉技术的智能交通信号控制系统研究
基于机器视觉技术的智能交通信号控制系统研究智能交通信号控制系统是现代城市交通管理中的重要组成部分，它通过利用先进的机器视觉技术，实现了对交通信号的智能控制，能够更好地优化交通流量，提高道路通行效率，减少交通事故的发生，改善城市居民的出行体验。
本文将从系统架构、关键技术以及应用前景等方面对基于机器视觉技术的智能交通信号控制系统进行探讨。
首先，基于机器视觉技术的智能交通信号控制系统的系统架构主要包括图像采集子系统、图像处理子系统、状态识别子系统和信号控制子系统。
其中，图像采集子系统使用高清摄像头安装在路口或交通灯附近，实时采集道路交通情况的图像信息；图像处理子系统对采集到的图像进行预处理和特征提取，如车辆检测、车辆跟踪等；状态识别子系统根据图像处理结果，识别出道路上的交通状态，如车辆数量、车辆类型、车辆速度等；信号控制子系统根据状态识别结果，合理地调整交通信号灯状态，以优化交通流量。
其次，基于机器视觉技术的智能交通信号控制系统的核心技术包括车辆检测与跟踪、交通状态识别和信号控制优化等。
车辆检测与跟踪技术是智能交通信号控制系统的基础，通过使用图像处理算法，对图像中的车辆进行准确快速的检测和跟踪，为后续的交通状态识别和信号控制提供数据支持。
交通状态识别技术基于机器学习和图像处理算法，通过分析车辆的大小、形状、位置等特征，将道路交通状态分为拥堵、畅通和良好等不同情况，以便为信号控制提供准确的决策依据。
信号控制优化技术则采用数学优化方法和控制策略，根据交通状态的变化，动态调整交通信号灯的时长和配时方案，以实现最优的交通流量控制效果。
基于机器视觉技术的智能交通信号控制系统具有广阔的应用前景。
首先，它能够有效解决城市交通拥堵问题。
通过实时监测交通状态，并根据实际情况调整交通信号配时方案，可以有效地减少交通拥堵，提高交通流动性。
其次，智能交通信号控制系统还可以提高交通安全性。
通过对交通状态的精准识别和信号控制的精细调节，可以减少交通事故的发生，保障行人和驾驶员的出行安全。
基于机器视觉的交通灯智能控制
基于机器视觉的交通灯智能控制随着城市化的加速，交通流量不断增加，交通堵塞日益普遍，如何提高城市交通效率，已成为各地政府和公众关注的焦点之一。
交通设施的智能化控制成为改善道路交通流畅度的重要手段之一。
其中，基于机器视觉的交通灯智能控制是一种较为先进的交通智能化控制技术。
1、什么是机器视觉机器视觉（Machine Vision）是一种采用电子视觉传感器和计算机技术处理感知数据以获得视觉信息的理论和技术体系。
它的核心是“光学检测”和图像处理”，通过电子设备将感知到的视觉信号转化为数字化的图像信息，再通过计算机图像处理技术分析和处理这些图像信息，最终输出所需要的结果。
2、什么是基于机器视觉的交通灯智能控制基于机器视觉的交通灯智能控制利用机器视觉技术对交通路口的车流量、行人流量、红绿灯状态等信息进行实时监测，并根据所获取的信息进行交通流量的智能控制，以达到降低拥堵、提高交通效率的目的。
这种控制方法不同于传统的交通灯控制方法，它的核心技术是图像识别，将路口的实时场景进行图像分析，通过机器学习等技术提取出每一辆车和行人的特征，对特征进行分类，得出道路的交通状态。
3、基于机器视觉的交通灯智能控制的优点（1）精准控制：基于机器视觉的控制方法，能够以精准的控制节奏，使车辆交通和行人行进有序，从而提高交通的出行效率。
（2）智能调度：基于机器视觉的控制系统可以对交通状态进行智能化管理，通过数据采集、处理和分析，快速响应路面交通变化，自动调节绿灯时间，消除拥堵，节约时间。
（3）可靠稳定：传统的交通灯控制方法虽然落地成效显著，但该技术的缺陷也越来越明显，如容易出现断电、控制精度不高、维护困难等问题。
而基于机器视觉的智能控制系统，有着高度的智能化和自我保护机制，保障了流量的平稳、高效、安全行驶。
4、基于机器视觉的交通灯智能控制的未来随着科技的不断进步和应用，基于机器视觉的交通灯智能控制将会得到更广泛的应用，未来可以借助云平台和大数据分析等技术，实现多个路口的智能管控，较大范围的交通拥堵情况的预处理和分析，使整座城市的交通通行更加顺畅，效率更加高效。
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。
【最新资料】基于机器视觉智能交通灯控制系统
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 (8)4.3 DSP控制处理模块设计 (9)4.4 信号灯驱动模块设计 (9)4.5 电源模块设计 (10)5 系统软件设计及调试 (11)5.1 软件总体设计方案 (11)5.2 视频采集模块的软件设计 (12)5.3 系统调试 (13)6 总结 (13)7 参考文献 (13)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。
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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 (8)4.3 DSP控制处理模块设计 (9)4.4 信号灯驱动模块设计 (9)4.5 电源模块设计 (10)5 系统软件设计及调试 (11)5.1 软件总体设计方案 (11)5.2 视频采集模块的软件设计 (12)5.3 系统调试 (13)6 总结 (13)7 参考文献 (13)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1.05V1.20V两种工作电压，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。