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基于机器视觉的城市交通信号灯配时优化方法研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的城市交通信号灯配时优化方法研究 |
| 关键词： | 帧间差分法;边缘检测;智能交通系统;模糊控制;机器视觉;交通信号灯;配时优化 |
| 摘要： | 随着全世界范围内经济整体的高速发展，人均收入水平总体的不断提高，买一辆小汽车已经成为大家司空见惯的小事，与此同时，由此引发的城市交通拥堵情况一天比一天严重。在现有的城市交通资源下，如何更加合理的疏导和指引运行中的车辆，如何有效的提高道路通行能力，成为人们日益思考的问题。现有的交通信号灯大多采用定时控制的模式，统一的固定时间配时或者分时间段的固定时间配时，容易造成绿灯方向无车辆通过而红灯方向道路拥堵的情况，这大大影响了城市交通的运行效率。在城市交通拥堵状况如此严重的今天，传统的交通信号灯已经越发无法满足人们对出行畅通的渴望。 在机器视觉的众多研究领域中，视频检测技术是其重要的研究领域，而基于视频的运动目标检测技术在生活、经济、运输、军事等众多领域都有着普遍的应用，因此本文首先利用机器视觉领域中的视频检测技术完成交叉路口的车辆计数。本文比较当前众多车辆计数的方法，选择帧间差分法作为车辆计数的主要方法，并在检测过程中，对传统的帧间差分法进行改进，在其中加入了众多数字图像处理技术，其中包括：图像增强，形态学处理，区域提取，边缘检测等方法，并且设定了诸多阈值，大大增加了车辆计数的准确率，改变了传统帧间差分法无法检测出车辆过慢或中途停止所造成的识别空洞问题。 在对信号灯控制环节中，本文首先以十字形单交叉路口为研究对象，提出了一种基于模糊控制的动态配时算法,以根据车辆检测获得的实时路口车辆数作为模糊控制算法的输入变量，动态确定追加绿灯时间的长短，从而增进了车辆通行率，降低了车辆在交叉口的平均延误时间。然后在单交叉路口的基础上，本文对多交叉口进行研究，将单交叉口作为第一级模糊控制得出初步延时时间，并将该时间和相邻交叉口车辆数作为二级模糊控制算法的输入变量，最终确定延时时间，从而实现根据多路口车辆数实时分配交叉口信号灯时间，以此降低多路口内车辆整体的平均延误时间，从而提高多路口整体的道路运行效率。在软件平台上，本文使用Visual C++6.0版本进行编写，完成界面的搭建和信号灯配时的模拟，并结合OpenCV完成基于实时视频的车辆计数。 |
| 作者： | 徐大宏 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 韩晓微 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 沈阳大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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