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    基于交通信號(hào)擁塞控制的智能交通系統(tǒng)研究

    2019-04-23 03:29:52
    微型電腦應(yīng)用 2019年2期
    關(guān)鍵詞:交通堵塞交通燈交通標(biāo)志

    (陜西國(guó)際商貿(mào)學(xué)院 信息工程學(xué)院,西安 712046)

    0 引言

    在現(xiàn)代生活中,交通問題成為了公民日常生活不得不面對(duì)的困難,如交通擁堵、交通堵塞、交通事故、車輛的碰撞、違反交通信號(hào)燈等問題常影響著人們的日常生活。據(jù)研究,高容量的車輛、基礎(chǔ)設(shè)施不足和不合理分布的開發(fā)是增加交通堵塞的主要原因。造成交通擁堵的主要原因是由于人口和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展造成的車輛數(shù)量過多,交通堵塞是道路網(wǎng)絡(luò)在使用增加時(shí)發(fā)生的一種狀況,其特征是速度變慢、交通時(shí)間變長(zhǎng)、車輛排隊(duì)增多。最常見的例子是車輛實(shí)際使用道路,當(dāng)交通需求大到車輛之間的相互作用減慢了交通流的速度時(shí),就會(huì)造成一定程度的交通堵塞;當(dāng)車輛完全停車一段時(shí)間時(shí),這通常被稱為交通堵塞,交通信號(hào)或交叉口發(fā)生碰撞是重要的道路問題[1-4]。本文旨在根據(jù)城市面臨的道路交通問題,設(shè)計(jì)一種交通信號(hào)燈智能化控制策略,解決城市交通擁塞等問題,實(shí)現(xiàn)智能化交通應(yīng)用。

    國(guó)際公路聯(lián)合會(huì)(IRF)資料記載,交通控制系統(tǒng)交通燈控制系統(tǒng)于1868年在倫敦安裝。自1868年以來,它已經(jīng)進(jìn)行了微小的主要/次要變化,但其仍然不是動(dòng)態(tài)的,因?yàn)樗撵o態(tài)行為無法處理動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)的需求。交通管制在生活中起著重要的作用,為解決交通問題,相關(guān)學(xué)者及進(jìn)行了大量的研究,需要相關(guān)有效的管理技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化控制。在交通環(huán)境中,交通標(biāo)志識(shí)別(Traffic Sign Recognition,TSR)用于調(diào)節(jié)交通標(biāo)志,警告駕駛員,以及命令或禁止某些動(dòng)作??焖賹?shí)時(shí)和強(qiáng)大的自動(dòng)交通標(biāo)志檢測(cè)和識(shí)別可以支持和減輕駕駛員的負(fù)擔(dān),從而顯著提高駕駛安全性和舒適性。通常,交通標(biāo)志為駕駛員提供安全和有效導(dǎo)航的各種信息,因此,交通標(biāo)志的自動(dòng)識(shí)別對(duì)于自動(dòng)智能駕駛車輛或駕駛員輔助系統(tǒng)是重要的。然而,關(guān)于各種自然背景觀察條件的交通標(biāo)志的識(shí)別仍然是具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),基于實(shí)時(shí)自動(dòng)視覺的交通燈控制最近引起了許多研究人員的興趣,因?yàn)橹饕徊纥c(diǎn)的交通堵塞頻繁,導(dǎo)致浪費(fèi)時(shí)間。因此,給定視頻序列,基于視覺的交通燈控制列表的任務(wù):1)分析圖像序列;2)估計(jì)交通擁堵;3)預(yù)測(cè)下一個(gè)交通燈間隔。研究人員可以關(guān)注這些任務(wù)中的一個(gè)或多個(gè),他們也可以選擇不同的交通結(jié)構(gòu)測(cè)量方法,或者增加措施,對(duì)基于視覺的交通燈控制進(jìn)行更全面的審查。

    1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    基于交通信號(hào)擁塞控制的智能交通系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)智能化交通控制為目標(biāo),以多種傳感設(shè)備(RFID、攝像機(jī)等)作為信息采集手段,采用無線接入的方式上傳服務(wù)端,并通過智能控制算法計(jì)算獲取各信號(hào)燈的信號(hào)輸出結(jié)果,完成智能化交通流量控制。本節(jié)主要對(duì)硬件組成、系統(tǒng)總體架構(gòu)以及具體測(cè)量策略進(jìn)行了介紹。

    1.1 研究動(dòng)機(jī)

    以下是這種智能交通系統(tǒng)的一些動(dòng)機(jī)[5-6]。

    1.減少交通擁堵;

    2.避免交通信號(hào)違規(guī);

    3.遵守相關(guān)交規(guī)紀(jì)律;

    4.減少交警的工作量。

    5.在RFID閱讀器和標(biāo)簽之間建立安全連接。

    6.減少道路交通事故。

    1.2 硬件組成

    在該系統(tǒng)中,使用的是ATmega328 8位AVR微控制器。它是一款基于AVR增強(qiáng)型RISC架構(gòu)的低功耗CMOS 8位微控制器。通過在單個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)執(zhí)行強(qiáng)大的指令,ATmega328實(shí)現(xiàn)了接近1MIPS/MHz的吞吐量。該配置使系統(tǒng)能夠優(yōu)化設(shè)備的功耗與處理速度。ATmega328/P具有以下特性:32K字節(jié)的系統(tǒng)內(nèi)可編程閃存,具有讀寫能力,1K字節(jié)EEPROM,2K字節(jié)SRAM,23條通用I/O線,32個(gè)通用工作寄存器,實(shí)時(shí)計(jì)數(shù)器(RTC),3個(gè)靈活的定時(shí)器/計(jì)數(shù)器,1個(gè)串行可編程USART,1個(gè)字節(jié)的2線串行接口(I2C),6通道10位ADC(8通道TQFP和QFN / MLF封裝),可編程看門狗定時(shí)器,內(nèi)置振蕩器,SPI串行端口和6種軟件可選擇的省電模式,以下是微控制器的示意如圖1所示。

    ATmega328微控制器的引腳配置圖,如圖2所示。

    1.3 系統(tǒng)架構(gòu)

    在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)中,攝像機(jī)位于信號(hào)的頂部,以便清晰地看到信號(hào)特定側(cè)的交通狀況,從而捕獲圖像并分析該特定側(cè)的交通并獲得車輛數(shù)量的計(jì)數(shù),通過該計(jì)數(shù),將確定該特定側(cè)的密度并提供相應(yīng)的信號(hào),系統(tǒng)組成架構(gòu)圖[7-10],如圖3所示。

    1.4 車輛密度測(cè)量介紹

    智能交通信號(hào)燈控制策略的研究的主要算法實(shí)現(xiàn)是以車輛密度測(cè)量為主,測(cè)量算法如圖4所示。

    (1) 系統(tǒng)圖片來源

    在該系統(tǒng)中,源圖像是RGB圖像,其可以由用戶給出以獲得輪廓圖像和輸出屏幕中的車輛計(jì)數(shù),如圖5所示。

    (2) 灰度圖像

    灰度圖像可用于以黑白格式顯示對(duì)象。在此系統(tǒng)中,輸出將僅在獲取源圖像后顯示灰度圖像,因?yàn)樵磮D像僅轉(zhuǎn)換為灰度圖像,如圖6所示。

    圖1 微控制器板

    圖2 引腳配置

    圖3 系統(tǒng)架構(gòu)圖

    (3) 閾值圖像

    閾值圖像亮度或灰度圖像的對(duì)比度,在該系統(tǒng)中,可將灰度圖像轉(zhuǎn)換為閾值圖像,如圖7所示。

    (4) 圖象檢測(cè)

    Canny圖像是一種邊緣檢測(cè)圖像,能夠?qū)ξ矬w邊緣進(jìn)行輪廓處理,它可以幫助充分找到識(shí)別對(duì)象。閾值圖像轉(zhuǎn)換為Canny圖像結(jié)果構(gòu)圖,如圖8所示。

    (5) 圖像腐蝕

    腐蝕圖像也像圖像檢測(cè)一樣,它可以用來找到暗線的邊緣。在該系統(tǒng)中,車輛的邊緣被黑線探測(cè)到,在將Canny圖像轉(zhuǎn)化為腐蝕圖像之前,Canny圖像將被破壞,如圖9所示。

    圖4 測(cè)量算法

    圖5 圖像來源圖

    圖6 圖像灰度處理圖

    圖7 閾值圖像處理圖

    (6) 圖像輪廓

    在顯示車輛計(jì)數(shù)和輸出畫面之前,將腐蝕圖像轉(zhuǎn)換為等高線圖像,該圖片是找到車輛計(jì)數(shù)和輸出屏幕的最后一步,如圖10所示。

    圖8 圖像檢測(cè)結(jié)果圖

    圖9 圖像腐蝕結(jié)果圖

    圖10 圖像輪廓處理結(jié)果圖

    (7) 結(jié)果輸出

    該系統(tǒng)通過兩種模式進(jìn)行結(jié)果顯示,分別描述如下:

    1) 輸出畫面顯示輸出圖像,在這個(gè)圖像將顯示原始的RGB圖像,在這個(gè)屏幕上,車輛通過“裝箱”模式劃分出來,以便于計(jì)數(shù)。

    2) 另一個(gè)輸出屏幕是命令提示符。在此命令提示符將打開時(shí),用戶運(yùn)行本系統(tǒng),在最后階段得到輸出圖像后,命令提示符將顯示車輛計(jì)數(shù)。如圖11所示。

    2 總結(jié)

    本文通過在交通信號(hào)處捕捉圖像并應(yīng)用圖像處理的概念,在車輛上環(huán)繞一個(gè)圓圈并計(jì)算車輛的數(shù)量,通過圖像處理的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)原始拍攝圖片信息的處理。介紹了所用的微控制器的組成及引腳設(shè)置,并通過7步進(jìn)行了圖像信息的灰度、輪廓等處理,從而獲取最終的車輛數(shù)量信息。

    圖11 結(jié)果輸出界面

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