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OpenMV系统中的交通灯识别程序。

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简介:
OpenMV能够精准识别交通灯的运行流程,其操作方式十分便捷,只需通过调整适应不同环境的交通信号灯(红、绿、黄)颜色阈值便可实现,该方案思路明晰且识别准确率极高。

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客服
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  • OpenMV示例
    优质
    本示例程序利用OpenMV摄像头进行交通灯颜色识别,适用于自动驾驶或智能车辆控制场景,帮助设备自主判断红绿黄灯信号。 OpenMV交通灯识别例程只需根据环境调整红、绿、黄颜色阈值即可,思路清晰且识别率高。
  • 自然场景
    优质
    本研究致力于开发一种能够在复杂自然场景中精准定位与识别交通信号灯的算法模型。通过分析各种光照、天气条件下的图像数据,提升自动驾驶系统在真实环境中的适应性和安全性。 交通灯识别主要是在自然场景下对交通灯的识别,并通过MATLAB实现。
  • 基于OpenMV摄像头小车红
    优质
    本项目设计了一套基于OpenMV摄像头的小车红灯识别系统,能够实时捕捉并分析前方图像数据,自动检测交通信号灯中的红色灯光,确保小车在遇到红灯时能及时停车等待。该系统结合了计算机视觉和机器学习技术,提高了无人驾驶小车的安全性和智能化水平。 树莓派小车使用Python语言,并结合OpenMV摄像头进行识别跟踪。
  • Verilog控制
    优质
    本项目为基于Verilog编写的交通灯控制程序,旨在模拟并实现一个高效、安全的道路交叉口信号管理系统。通过精确的时间控制和逻辑设计优化车辆与行人的通行效率。 Verilog交通灯控制程序包含详细文档,设计简单方便的交通灯控制器。
  • 信号在MATLAB方法
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB软件平台对视频中交通灯信号进行自动识别的方法,包括图像处理和机器学习技术的应用。 基于MATLAB的信号灯识别功能已实现,并提供详细代码。
  • MATLAB在信号应用
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB进行交通灯信号识别的技术与方法,通过图像处理和机器学习算法实现对红绿黄三色信号的自动辨识,旨在提高道路安全及智能交通系统的效能。 交通信号灯的识别测试结果良好,不同颜色的交通灯都能有效识别。
  • STC15F2K60S2控制.zip_STC15_balloonm88_单片机实现控制
    优质
    本资源包含基于STC15F2K60S2单片机的交通灯控制程序,由balloonm88提供。通过该程序可实现智能交通信号控制系统的开发与应用。 基于STC15单片机的交通灯系统与实际使用的交通灯系统相似。
  • 仿真_LabVIEW_
    优质
    本项目使用LabVIEW开发环境构建了一个模拟交通灯控制系统。通过编程实现红绿灯切换逻辑,为理解交通信号控制原理提供一个直观的学习工具。 在本项目中,我们主要探讨的是使用LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)开发的交通灯仿真程序。LabVIEW是一种图形化编程环境,在科学、工程和教育领域广泛应用,尤其适合于创建实时数据采集、控制和分析系统。在这个特定的交通灯仿真项目中,开发者利用了LabVIEW的强大功能来构建一个能够模拟真实世界交通灯行为的模型。 这个仿真的关键组成部分包括: 1. **信号周期设计**:每个交通灯阶段(如红绿黄)的时间可以调整以适应不同的需求和安全标准。在LabVIEW程序里,定时器或计数器被用来控制这些阶段的切换。 2. **逻辑控制**:确保不同方向之间的协调至关重要,例如一个方向通行时另一个方向显示停止信号。通过LabVIEW的流程图(G-Code),可以直观地展示这种复杂的逻辑关系。 3. **交互界面**:用户可以通过简单的UI组件来配置参数如改变周期或启动/停止仿真。LabVIEW提供了多种UI元素,包括滑块、按钮和开关等进行操作。 4. **数据记录与分析**:为了优化交通灯系统,开发者可能需要收集和分析流量数据,并使用LabVIEW的统计工具来进行实时数据分析。 5. **错误检测与处理**:程序内嵌有异常情况下的应对机制。例如,在信号切换故障时发出警告并自动恢复到安全状态。 6. **仿真与测试**:在实际部署前,交通灯系统会在虚拟环境中进行广泛的测试以确保其稳定性和效率。 7. **扩展性设计**:考虑到未来的升级需求,程序被设计为模块化结构,便于添加新的控制策略或与其他交通管理系统集成。 通过使用LabVIEW开发的这个仿真项目展示了处理复杂控制系统问题的能力。它不仅实用且易于理解,有助于优化城市交通流和提高道路安全水平。
  • OpenMV神经网络红绿
    优质
    本项目利用OpenMV摄像头进行图像采集,并通过集成的神经网络模型实现对红绿灯颜色的精准识别,为自动驾驶或智能交通系统提供视觉感知支持。 使用OpenMV训练神经网络来识别红绿灯,并通过显示屏展示相关信息。
  • MATLAB红绿信号检测
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套高效的红绿灯交通信号识别系统,通过图像处理技术准确区分不同颜色的交通信号灯状态。该系统适用于智能驾驶辅助领域,提高道路行驶的安全性与效率。 交通信号灯是智能车辆在城市环境中行驶的重要指示标志,在保障交通安全方面发挥着关键作用。通常设置于交叉路口的交通信号灯为智能车辆提供了方位信息,识别这些信号灯的状态对于智能驾驶系统至关重要。 红绿灯识别技术是智能交通系统的组成部分之一,并对无人驾驶及辅助驾驶系统的进步具有促进作用。常见的红绿灯识别方法包括基于颜色的方法和模板匹配法。在简单环境下,通过利用不同颜色空间中的信号灯特征(如特定的颜色)进行图像分割,再结合形状等其他特性来进一步确定目标区域。 本项目采用设定HSV阈值范围的方式检测交通信号灯;对提取的红绿灯颜色进行二值化处理,并执行膨胀、腐蚀操作以优化图像质量;通过连通域判断和裁剪等方式完成最终识别。