基于无线网络的智能交通监控系统研究

本系统基于无线传感网络对智能交通监控系统进行开发研究,用以解决目前城市道路交通拥堵、道路利用率低下等问题。基于无线传感网络的智能交通监控系统利用ZigBee网络进行网络架构,由终端节点、监测站协调器和监控中心三部分组成。终端节点为具有无线收发模块的CC2530和磁阻传感器组成,用以完成车辆流信息的采集;监测站协调器由具有无线收发模块的CC2530和TMS320F28335组成,用以完成对各路口车辆流信息的接收,并将采集到的信息通过Internet网络传输给监控中心;监控中心通过计算、分析,得出各路口拥堵情况,并将拥堵情况通过车联网技术发送给监控中心车辆电子信息卡数据库里的车主,提醒车主根据实时路况,提前更改路线,避开道路拥堵。这里通过车牌号与车辆的其它信息进行唯一对应,建立车辆电子信息卡数据库。     

基于CCD的待车数传感器研究--等待车辆图像的腐蚀-膨胀识别算法

城市交通系统是一个复杂系统，为实现城市汽车流实时响应控制，交通信息的实时采集和处理显得尤为重要。针对现有车辆检测器需对道路进行破坏性改造等问题，研究一种基于单幅、静态图像处理的CCD路口等待车辆数传感器；提出在对图像连行有效的预处理的基础上，采用腐蚀-膨胀识别算法，使系统实时检测出交通路口的等待车辆数，并以此作为城市交通信号控制系统实时决策的状态信息。通过示例证明了算法的实时性、健壮性及自动化的应用前景。     

实时智能控制系统在交通信号灯中的设计思路与工作过程

无论是现有的智能交通控制系统还是现有的单路口信号控制系统,都存在两点不足:一是驾驶者不能实时获得前方路口交通信号灯的状态信息,并利用这些信息辅助驾驶决策;二是一起等红灯的驾驶者不能提前做好准备适时同时启动车辆,快速通过路口,有效利用绿灯时间提高通行效率。本文主要针对此不足,设计了实时智能控制系统以减少汽车能源消耗、减少汽车尾气排放、减少拥堵并节省驾驶时间。     

基于STM32的智能交通灯控制系统设计

随着现代交通的快速发展,道路拥堵现象越发频繁,而传统交通信号灯却不能根据车流量实时地自动控制交通信号灯时间的长短.为此,设计了一种新型的辅助交通通行的智能交通灯控制系统,能够根据车流量和道路拥堵情况实时控制交通信号灯,即时调整红绿灯时间,从而使得车辆能更快速地通过,提高道路通行效率,使道路交叉口车辆通行更加省时顺畅.设计使用STM32作为核心控制板,通过外加超声波传感器,驱动模块等工具,实时检测车流量和控制交通信号灯,并根据反馈回来的数据进行自适应处理,通过获取到的数据与历史数据相比较,得出适合当前交通情况的红绿灯时间.与传统的交通灯相比,车辆通行显著更顺畅,能有效增加通行效率,减少路口处交通拥堵现象的发生.     

基于树莓派的车辆识别与车流监测系统的设计

为实现交通路段的车流监测与交通灯智能控制,搭建了一套基于树莓派的车辆识别与车流监测系统。系统硬件设计借助嵌入式开发平台,利用摄像头采集路口车辆的图片信息,使用Zig Bee技术实现无线数据传输,采用树莓派主控模块完成图像数据分析与实时学习。系统软件设计综合应用了OpenCV、TensorFlow神经网络模型和Keras深度学习库等技术,采用图像处理技术对车辆数据进行检测、跟踪、分类,实现车辆识别。实验结果表明,系统可准确识别车流量,并能根据路口实际车流量对各方向交通灯时长进行合理控制和分配。     

车流量的的交通信号灯控制模式和仿真

在使用压力传感器实时采集交通路口各方向车流量数据的基础上,提出了一套自动周期自动交通灯比例时长和固定周期自动交通灯比例时长相结合的智能交通控制方案,即根据车流量的实际情况,自动调节信号周期和红绿灯配时比例,以尽量减少道路交通路口的车辆滞留,实现交通灯的智能化控制;使用MATLAB编制了仿真程序。对方案进行了仿真实验,结果显示：平均车辆延误时间比传统的固定配时方案以及采用模糊算法或改进的模糊算法方案都低。该方案不受时间和地域影响,对所有交通路口均能达到最优化的交通灯控制。     

基于MATLAB图形图像处理的智能交通灯设计方法

描述了目前交通灯系统存在的问题,并通过分析,利用MATLAB图像处理技术,将摄像头拍摄的照片处理成数字信号,将道路车辆分为非常拥堵、比较拥堵、不大拥堵三种情况,通过单片机编程,不同的车流量用不同的延时时间,实现交通灯智能延时,解决因主次车道车流量不同而产生的时间和资源浪费,从而减轻道路堵塞。     

基于图像特征点匹配的车辆运动检测

提出了应用于交通视频监控系统中车辆运动检测和分割的一种新颖有效的方法.采用了较为简易的特征点匹配检测车辆并利用纹理识别对车辆进行分割.此方法不需要对序列图像进行预处理,能有效消除光照阴影和背景,实验结果表明该方法可以实时准确提取道路交通信息.     

基于5G的新一代智能交通路口研究与设计

第五代移动通信技术(简称5G)以其具有的更高峰值速率、更大传输容量、更低传输时延以及更大终端密度等优势,正成为物联网技术变革升级的重要推动力。智能交通路口参与对象众多、运行状况复杂,是道路交通物联化的具体体现。该文基于5G通信技术,搭建人、车、路三者实时互联、信息共享的智能路口管控系统,根据用户终端提供的数量、位置、速度、目的地等信息,结合大数据、云计算技术,开发出流量调节、危险预警、路线引导及安全提醒等功能,有效提高了道路交通资源的利用效率,降低了交通事故的发生概率。基于5G技术的智能交通路口管控中心,未来必将对无人驾驶、高效救援、智慧城市、通行优化等应用场景产生巨大的支持作用。     

基于机器视觉的车流监测和交通灯智能控制

针对交通信号灯时长分配不均而导致的交通拥堵问题,设计了一种基于机器视觉的车流监测及交通灯智能控制系统。该系统利用OV2640摄像头将过往车流量转化为图像信息,再由STM32处理器借助序列轮廓差分捕捉算法对图像进行数据图像处理,根据实时车流量对交通灯时长进行控制和合理分配,实现车流量检测和调节,可有效减少道路车辆等待时间,提高交通效率。     

城市高架道路交通实时仿真及预测

交通仿真是交通领域的一个研究热点。通过真实的模拟行人、车辆、交通设施的运行状况,以对某个路口、某片区域的交通情况进行仿真。根据仿真得到的数据进行方案的评价。或者通过快速仿真,基于现实的交通状况和历史数据,对未来的交通情况进行预测。本文主要论述了如何对城市高架道路进行实时再现仿真,并对预测提出了一定的设想。     

道路运输车辆维修及检测系统设计及应用

以我国当前道路运输车辆数量激增为背景,提出设计和应用城市道路运输车辆运、管、修、检系统的迫切性和必要性,并对该检测系统架构、运行流程及数据交换进行设计,以及对维修系统和检测系统业务交换、该数据库系统所具有的功能等进行分析探讨。结果表明,道路运输车辆运管修检系统的推广应用能实现一定地域范围、甚至全国范围内道路运输车辆信息的实时共享,增强行业监管,真正实现我国道路交通运输事业的现代化发展。     

一种智能交通指挥引导系统设计

针对在雾霾天气下现有交通系统存在的不安全等问题,设计了一种可应用于雾霾天气下的智能交通指挥引导系统。系统由主控制器S3C2440微处理器及其外围电路、副控制器STC89C51单片机及其外围电路、交通路口部分、2个方向的车辆检测模块和行人检测模块、交通信号灯、PMS5003型雾霾传感器、指挥引导模块、ZigBee模块、视频监控模块、电源模块等组成,重点对交通路口部分各硬件安放位置、车辆检测模块、行人检测模块、雾霾传感器、语音提醒模块和爆闪灯模块等进行了设计。通过此系统,实现了雾霾天气下对车辆和行人的指挥引导,提高了交通通行效率和安全,有效的减少了交通堵塞和交通事故的发生,使得交通系统智能化水平更高、更可靠和更安全,具有很强的使用价值和社会意义。     

沥青路面的实用功能要求

道路交通系统是立体的,由道路、使用道路的人以及车辆组成。系统的运行情况取决于各独立组分以及这些组分间彼此的影响,还有外界因素的影响。如:气候、采光条件等。路面质量对交通至关重要。磨耗层的类型和组成条件会影响车辆的行驶及安全,同时也影响行驶费用和环境。     

交通路标图像的分割与识别方法研究

对交通道路标志进行实时、正确的识别,是车辆自动导航中的一个重要方面.提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的交通路标识别方法.该方法首先根据交通路标的色彩信息,利用HSV颜色空间对输入含有路标的彩色图像直接进行处理,从而快速分割提取目标区域;然后基于SIFT特征将分割提取的目标图像与数据库中原有图像进行特征匹配,...     

基于多信息融合的道路客运车辆及驾驶员监控系统研究

建立了一套基于多信息融合的道路客运车辆监控系统。系统将车辆的位置与速度、车内外的图像、视频等各类媒体信息、驾驶员的身体状况、驾驶员的驾驶情况等进行采集,实现实时管理,满足运输公司对车辆及驾驶员管理的各类需求。系统综合利用了全球卫星定位(GPS)、无线通信(ZigBee/4G)、地理信息系统(GIS)、计算机网络、射频识别(RFID)等高新技术,最直观地监控车辆及驾驶员的情况。同时,监控信息在后台监控管理中心可查看,后台可实现监控、调度车辆,保障乘员、驾驶员及车辆的安全,提高运输效率。     

基于视觉复杂环境下车辆行驶轨迹预测方法

安装在车辆正前方的电荷耦合摄像机(Charge coupled device,CCD)实时获取道路图像,利用灰度和梯度特征构成目标函数,并用抛物线模型拟合道路边界,使弯道路径和直道路径的识别统一化。将识别分成三个阶段,并设定出各阶段的抛物线参数感兴趣区。采用遗传算法,对抛物线各参数进行优化。通过初始化编码、计算适应度、多点交叉及变异等过程,搜索出目标函数值近似最大的抛物线,即最优解。通过道路识别得到道路曲率、预瞄点处的侧向偏差和方位偏差等,为轨迹预测提供信息。基于运动学模型的车辆前轮转角,根据动力学特性对其进行修正。建立基于预瞄的车辆转向动力学连续模型,车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入,根据系统的采样频率将连续模型离散化,运用Kalman滤波理论设计状态观测器,实时观测车辆侧向速度和横摆角速度,从而得到车辆运动轨迹。试验表明,该方法既能在较复杂环境下较准确的拟合出路界线和预测出车辆运动轨迹,并具有较强的实时性。     

新型智能导航系统车载终端的设计

基于车辆行车道路信息的实时共享概念,设计一种新型智能导航系统,使GPS可以收悉道路的实时动态和突发性信息,提升了GPS的智能导航性;该系统可根据实际情况查询比较不同行车线路,然后自主选择最佳行驶路线;使GPS的搜索功能更加智能,通过Internet信息综合,能快速搜索周围目标并引导司机到达。     

一种基于视频图像的道路检测方法

实现车辆自动导航必须先进行道路检测,即获取道路相对于车辆的位置、形状等几何信息.本文算法首先预测图像中道路所在区域,使得需处理的数据量大大减少;然后使用Canny算子检测道路边缘,但对Canny算法进行了一些修改,以提高算法速度;最后使用Hough变换估计出道路直线的参数.对于初始化问题,则通过结合各种先验知识来解决.使用在北京街道上随车拍摄的交通视频做实验,结果表明该算法能在大多数情况下实时、准确地跟踪检测车道.     

人机协同下辅助驾驶系统的车道保持控制

为兼顾驾驶员和辅助驾驶系统在车道保持控制中的优势,根据实时驾驶员操作动作和车辆道路信息对车辆横向安全性进行评价,并对车辆控制权在驾驶员和辅助驾驶系统之间做出实时决策,以实现人机协同控制。在车道识别方面,采用了同帧图像的分区识别、相邻帧图像的车道候选区估计等方法。在车道跟踪控制时,根据车辆横向安全性高低采用不同控制策略,并基于模糊规则确定辅助驾驶控制力度以计算人机协同控制时的实际辅助驾驶控制量。在不同车速和不同道路条件下,采用人工驾驶和人机协同控制两种方式进行车道保持实车试验。试验结果表明,所采用的方法能够有效识别道路车道线,且人机协同控制下的车道跟踪具有较好的精确性和稳定性。