基于机器视觉智能交通灯控制系统

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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

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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 (6)

4.3 DSP控制处理模块设计 (7)

4.4 信号灯驱动模块设计 (7)

4.5 电源模块设计 (8)

5 系统软件设计及调试 (8)

5.1 软件总体设计方案 (8)

5.2 视频采集模块的软件设计 (9)

5.3 系统调试 (9)

6 总结 (9)

7 参考文献 (10)

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