基于OpenMV的智能交通灯系统设计

针对传统交通灯控制时间间隔固定、通行效率低的问题，设计了基于OpenMV的智能交通灯系统。系统以Arduino UNO单片机为核心处理器，使用OpenMV图像处理技术实时进行车距和流量检测，编制系统控制程序根据OpenMV计算的车流量动态控制交通灯显示，合理分配车道通行时间，实现了交通灯系统的实时自适应控制，提高了通行效率。     

基于单片机的新型智能交通灯控制系统

针对传统交通灯控制系统无法实现实时控制的缺点,本文提出了一种基于单片机的新型智能交通灯控制系统。通过增加车流量检测装置检测不同方向的实际车流量,再与给定车流量对比,根据二者的偏差值进行红绿灯时间的分配,使其实现实时控制。     

单片机在智能交通灯控制系统中的应用

介绍一种基于AT89S52单片机的车流量变化动态调节时间的智能交通灯的设计方法,可自动进行流量统计;根据模糊算法分配各车道的绿灯时间,实现车流动态调节。介绍车流量检测的原理与绿灯时间分配方案,针对复杂多变的路况环境,特别增设了紧急情况处理模块,完善了交通灯控制系统。     

基于车流量的交通灯智能控制算法

随着道路交通流量日益增加,现有交通灯使用的时间固定控制方法并不能很好地满足各种复杂交通情况。针对这一背景,在使用视频图像对车辆跟踪计数实时采集车流量的基础上,提出一种根据各方向车流量控制交通灯时间的算法。该算法根据实时的车流情况更新各方向的绿灯分配时间,自动调节各方向绿灯时间比例,并根据路口总车流量的大小智能调节绿灯时间周期大小。基于Delphi平台对算法进行仿真,结果表明:该算法能根据实时车流信息自适应调整各方向绿灯时长,并通过自动调节各方向绿灯时间总和来有效实现交通拥堵或畅通情况下交通灯的智能控制。     

基于RTOS的智能交通灯设计方法

介绍一种基于车流量变化动态调节时间的智能交通灯的设计方法;在进行流量统计的同时,对违章情况进行监测;根据模糊算法分配各车道的绿灯时间,实现车流动态调节。分析其中存在的多种任务,用传统的前后台编程方法实现难度较大,使用实时操作系统可简化程序设计,并使程序具有良好的可读性、可维护性和可移植性。介绍车流量检测的原理与绿灯时间分配方案。     

基于高斯混合模型的多车道车流量检测算法

研究视频的城市交通路口车流量检测准确率的问题,由于车速过慢,有效性差.针对目前的车流量检测算法仅限于单车道车流量检测及准确率低的问题,提出了基于高斯混合模型的多车道车流量检测算法,在交通路口的视频中设定所要检测多个车道的检测带并根据车道线划分车道,运用高斯混合模型对检测带进行背景建模,结合背景差法提取运动车辆,通过垂直投影方法解决车辆断层引起误检的问题,对车身宽度与阈值的比较判断车辆是否通过检测带,实现了多车道车流量检测.实验证明,多车道算法能有效克服断层引起误检的问题,检测车辆准确率高,实时性好,鲁棒性高,为智能交通灯控制提供准确参数.     

智能交通灯的设计及其FPGA的实现

交通灯是管理城市交通的重要工具,交通灯对道路交通流的影响近年来引起广大学者的广泛注意。目前绝大部分交通灯的时间都是设定好的,不管是车流量高峰还是低谷,红绿灯时间郡固定不变,还有一些交通灯能根据简单的划分的时间段来调整时间,但控制起来都不是很灵活,这使得城市车流的调节不能达到最优。本设计利用FPGA的相关知识设计了智能交通灯控制系统,可以根据采集回来的路况数字信号对灯亮的时间进行自由调整,整个设计系统通过QuartusⅡ软件进行了模拟仿真。     

基于人工神经网络预测控制的交通信号调度

在传统的交通信号控制中,信号的变化周期一般是固定的,由于车流量随时间的不确定性,引起了道路负荷的不均衡,容易造成道路拥塞或闲置现象。对基于人工神经网络的预测控制算法进行介绍。根据预测结果对整个路况进行决策判断,实现交通灯信号周期的自适应调节,从而实现交通流量的负荷均衡。根据城市交通系统的特点,设计一个基于神经网络的单个交叉路口的交通灯预测控制系统,得出相关不同时间段内的交通灯控制周期。分析表明,该方法能有效提高车辆通行效率,增强道路的吞吐能力。     

基于PLC的交通灯实时控制研究

提出了一种基于PLC的十字路口交通灯实时控制系统实现方案。该系统可根据十字路口各车道上的车流量大小自动调节红绿灯的时间长度;采用了一种易于实现的车流量检测方法,使得在调节红绿灯时间长度时无需进行复杂计算,从而简化了PLC的程序设计,设计的控制系统具有可靠性高、实时性好的特点。     

交通灯智能控制系统的设计与实现

针对传统交通灯存在不能根据车流量大小自动调节通车时间的缺点,提出利用单片机设计智能交通灯的方案。进一步作系统硬件电路和系统程序的分析与设计;简介PROTEUS的功能及用PROTEUS对电路进行仿真的过程和结果。并且说明硬件制作的过程与安装调试的结果。     

考虑时延的智能网联汽车混合交通流稳定性分析

为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件;最后,以智能驾驶员模型为例,通过设计数值实验分别讨论智能网...     

热释电红外传感器应用与车流量检测系统

在道路交通管理过程中,车流量是决定控制策略的关键因素之一。利用热释电红外传感器,设计了车流量自动计数检测系统。该红外检测系统采用红外传感器作为探头来检测外界是否有车辆通过,红外传感器输出的微弱电信号经运算放大器放大以及比较器电路滤除干扰后,由单片机进行脉冲序列的分析,从而完成对车流量的检测。整个系统成本低,在未来应用中将有很大的发展空间。     

考虑后视和多前车信息反馈的车辆跟驰模型

为改进车联网环境下车辆跟驰模型的稳定性,在经典OVCM模型基础上考虑后视效应、多前车速度差和多前车最优速度记忆综合信息对交通流稳定性能的影响,提出一种基于后视和多前车信息反馈的扩展车辆跟驰模型。根据线性稳定性分析法得出模型的中性稳定性判断条件,并进行数值仿真实验与分析。实验结果表明,在扰动初始条件设置一致下,所提模型相比于OV、FVD、OVCM模型,交通流稳定区域增大,速度波动幅度减小,特别是考虑的前车数k、后视敏感系数λi和记忆效应敏感系数γi取值为k=3,λi=［0.2,0.15,0.1］,γi=［0.1,0.08,0.06］时,车辆的平均速度波动率低于0.1%,由此说明,所提模型能有效减少扰动影响,增强交通流的稳态保持。     

自动驾驶车辆在无信号交叉口右转驾驶决策技术研究

利用深度强化学习（deep reinforcement learning,DRL）技术实现自动驾驶决策已成为国内外研究热点,现有研究中的车辆交通流缺乏随机性与真实性,同时自动驾驶车辆在环境中的有效探索具有局限性。因此利用TD3算法进行自动驾驶车辆在无信号交叉口下的右转驾驶决策研究,首先在Carla仿真平台中开发无信号交叉口的训练与测试场景,并添加交通流管理功能,提高系统训练和测试随机性。其次,为了提高自动驾驶车辆的探索性,对TD3算法中的Actor网络进行改进,为目标动作添加OU噪声。最后使用通行成功率和平均通行时间评估指标评价自动驾驶行为决策。结果表明,在不同交通流场景下,改进后的TD3算法通行成功率与基于DDPG算法控制的车辆相比平均提升6.2%,与基于规则的AEB模型相比平均提升23%。改进后的TD3算法不仅能够探索更多可能,而且其通行决策表现更加突出。     

基于元胞自动机模型的交通流混沌仿真研究

研究一维元胞自动机模型——Nagel-Schreckenberg（NS）模型的交通流混沌问题。用Matlab程序产生交通流时间序列,在一定参数组合情况下,仿真研究了交通流车队中前后车辆之间车头间距的变化过程,并在此基础上讨论了车辆密度和车辆减速概率的变化对交通流运动状态的影响。结果表明,当车流密度超过某一值时,NS模型仿真出的交通流会产生混沌现象;而交通流混沌产生的根本原因在于交通流的内在随机性,其中车辆不规则的加速、减速是这种内在随机性的主要因素。     

一种基于无线传感器网络的智能交通系统

设计并实现了一种基于无线传感器网络的智能交通系统。利用布设在道路两端的无线磁阻传感器节点,实时检测车流量,并将该信息传输至汇聚节点与后台管理中心,根据车流量优化道路红绿灯变换循环。实验结果表明:系统对车辆的识别率较高,且在一定程度上提升了道路行车效率。     

基于无线传感器网络的自适应交通灯控制系统

分析了现有信号灯控制系统的优缺点,提出了一种基于无线传感器网络的交通灯控制系统设计方案,利用敷设在路面上的携带超声波收发模块的传感器节点探测各方向车道上车流量,并根据车流量实时改变相应车道车辆放行时间,以提高道路利用率,减少拥堵现象。本系统可准确地获得车流量统计信息。对信号灯调度过程进行了建模分析,提出了自适应的调度算法,仿真实验结果表明,该算法能降低车辆平均等待时间,提高通行效率。     

基于超级连通的图像分割方法及其应用

由于同一车辆的色彩多样，不同车辆的外形、色彩完全一致以及色彩相近的车辆并行等原因，将给图像分割造成困难：一方面可能把一个车辆目标分割为几个，男一方面可能把几个车辆目标合为一个，为此，充分考虑分割后的图像目标同时具备独立性和完整性，提出了基于模糊数学理论的图像区域超级连通的定义，构造了图像目标的超级分割算法，将该算法应用于车流量检测系统进行实际测试，实测结果表明，新算法提高了统计精度，是可行的。     

基于地磁传感器的车流量智能检测系统设计

道路流量信息是进行有效交通管制和引导的重要依据。针对现有的无线地磁车流量检测系统取电难、通信不稳定的问题,结合近期国内多地应用的道路交通发光砖,设计了一种车流量实时检测系统。系统通过嵌入在地砖中的检测器完成车辆检测,数据经由RS485总线汇总至上位机,并上传至服务器。检测器利用RM3100传感器采集磁场原始信号,在STM32中通过双窗口法提取出车辆的特征波形;采用自适应阈值有限状态机算法,判断车辆的运动状态。经过实地安装测试,检测器识别车辆的准确率可达97%左右,系统运行稳定可靠,对构建智慧交通道路体系具有一定的实用价值。     

基于DSP的单车道车流量实时监测算法

针对传统的车流量检测系统采用感应器设备硬件安装繁杂及通用车流量检测算法无法判别车辆行驶方向的问题,提出一种基于数字信号处理器（DSP）的单车道车流量实时监测算法,并应用于停车场。首先,在虚拟检测带上使用背景差分法完成车辆检测,并对均值法背景建模进行改进;其次,提出一种邻帧二值归类算法对车辆行驶方向进行判别;最后,在虚拟检测带上进行车流量计数并将车位情况实时显示于LED显示屏上。通过模拟实验验证了所提算法的可行性,并在实际测试实验中,得到邻帧二值归类算法方向判别的准确率为96.5%,车位监控算法准确率为92.2%。实验结果表明,该单车道车流量实时监测算法准确率较高,节省了检测系统设备,可以应用于单车道停车场进行车流量实时监测。