基于计算机视觉的流量监控智能交通灯系统的设计与实现

摘要

交通阻塞通常是由于城市路口实际通行能力不足造成的,针对这一现状,设计了基于计算机视觉和深度学习的流量监控智能交通灯系统.近年来,计算机视觉以及神经网络技术[1]越来越成熟,对车辆以及行人的识别与检测[2]越来越准确.本文模拟实际的道路交通路口,使用树莓派[3]为主要控制器搭建模拟路口场景,将摄像头采集的数据通过图像处理以及神经网络,确定行车道路以及行人道路上的车辆数目和行人数目.通过数学建模确定交通灯的时延,动态设定交通灯亮灭的时长,彻底改变传统的交通灯控制模式,从而有效地缓解交通阻塞.结果表明,本系统根据车辆和行人数目动态优化交通灯时延,达到了实现交通灯智能化的目的.