基于机器视觉智能交通灯控制系统

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1、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32基于机器视觉的智能交通灯系统设计33智能交通灯控制策略53.1模糊控制53.2智能交通灯模糊控制策略53.3解模糊化算法64系统硬件设计64.1摄像头的安装和特性64.2视频采集模块设计94.3DSP控制处理模块设计94.4信号灯驱动模块设计104.5电源模块设计105系统软件设计及调试125.1软件总体设计方案125.2视频采集模块的软件设计135.3系统调试146总结147参考文献141绪论随

2、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

3、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

4、、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

5、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

6、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2-1CCD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．5515EB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

7、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

8、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