Advertisement

智能小车利用python代码检测红绿灯。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用霍夫圆检测技术以及颜色空间变换方法，完成了红绿灯的识别系统。当车辆与红灯保持相对较远的距离时，图像中红灯所占据的像素数量低于霍夫圆检测算法所设定的阈值，因此该红灯被判定为不重要，车辆继续沿原路线行驶。然而，当车辆距离红灯足够接近时，霍夫算法便能够成功地检测出红灯对应的圆环，随后对原始图像进行颜色空间转换等一系列处理操作，以便于判断图像中主导颜色的信息。如果识别出的主要颜色为红色，则车辆将立即停止运动；反之，若识别出的主要颜色为绿色，车辆将维持其当前的行驶状态。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python代码实现智能小车的红绿灯检测
    优质
    本项目通过Python编程实现了智能小车对交通信号灯（红绿灯）的自动识别与响应功能，确保车辆安全行驶。 通过霍夫圆检测和颜色空间转换来识别红绿灯。当车辆距离红灯较远时，图像中的红灯像素数量低于霍夫圆检测所需的阈值，因此会被忽略，车辆继续前行。随着车辆接近红灯，霍夫算法能够检测到圆形的红灯。然后对原图进行进一步的颜色处理和分析以确定主要颜色：如果是红色，则车辆停止直到绿灯出现；如果是绿色，则车辆保持原有行驶状态。
     
  • Python利用OpenCV进行红绿灯信号检测
    优质
    本项目运用Python结合OpenCV库实现对视频流中红绿灯信号的实时检测与识别，旨在开发智能交通监控系统的基础技术。 Python红绿灯检测使用OpenCV识别技术来检测信号灯的效果简介：本段落介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库进行红绿灯的自动识别与监测。通过这种方法可以有效地解析图像或视频流中的交通信号状态，为智能驾驶、行人导航系统等应用场景提供关键信息支持。 文中详细描述了从数据采集到特征提取再到模型训练和测试的具体步骤，并分享了一些提高检测准确率的技术细节及优化建议。此外还讨论了几种常见的挑战与解决方案，如复杂光照条件下的识别精度下降问题以及如何处理背景噪声干扰等问题。 总的来说，该文章为有兴趣研究计算机视觉技术在交通安全领域应用的读者提供了一个很好的入门指南和实践案例分析。
     
  • 基于51单片机的智能交通红绿灯及堵车流量红外检测设计
    优质
    本项目基于51单片机设计了一套智能交通系统，包括红绿灯控制和车辆流量监测功能。通过红外线传感器实时监控道路拥堵情况，并据此调整信号灯时长，以优化交通流畅度。 本设计由STC89C52单片机电路、LED灯指示电路、红外避障传感器电路、LCD1602显示模块以及电源电路组成。 系统主要用于东西南北走向的十字路口交通信号控制，每条马路各有两套红绿灯（即红灯、黄灯和绿灯）。在正常模式下，各方向的红绿灯遵循以下规律：每个周期内先亮起红灯10秒，随后是黄灯3秒，接着为绿灯10秒，并且同一时刻只有一盏指示灯处于点亮状态。 系统还具备动态调整功能以应对交通拥堵情况。具体来说，在南北向道路设置了一套红外避障传感器：当检测到车辆数量超过设定阈值（例如五辆车）时，若此时南北方向的绿灯正在运行，则会额外延长10秒时间；相应地，东西向红灯也会延后启动以配合这一调整机制。类似地，在东西方向也设置了一套红外避障传感器：当检测到车辆数量超过设定阈值（例如五辆车）时，若此时东西方向的绿灯正在运行，则会额外延长10秒时间；相应地，南北向红灯也会延后启动以配合这一调整机制。 为了保证交通流畅性并避免频繁调整影响其他车道行驶效率，在每次绿灯亮起且车辆数量超过阈值的情况下只能进行一次延迟操作。一旦完成这10秒钟的额外等待期之后，则系统将恢复到常规运行模式继续执行红绿灯切换程序。 此外，本设计还加入了LCD1602显示模块来实时展示东西南北四个方向当前指示灯的状态以及相应的车流量数据信息，便于用户直观了解交通状况。
     
  • 小型车辆通过红绿灯
    优质
    本视频展示了小型车辆在路口有序等待并通过红绿灯的过程，强调了交通规则的重要性以及文明驾驶的理念。 模拟车辆在交通信号灯控制下的行驶过程可以使用定时器和文本框来切换红、绿、黄三种灯光状态。当小车接近停车线时，根据当前的交通灯颜色进行相应的操作：遇到红灯或黄灯时减速至停止；若为绿灯则继续前行，并且如果速度未达到正常水平，则需要加速。
     
  • 红绿灯信号_红绿灯
    优质
    本视频详细介绍了红绿灯的作用、工作原理及交通规则中的重要性，帮助观众更好地理解并遵守交通法规，确保道路安全。 使用OpenGL函数实现种子填充算法绘制一个红绿灯，并提供源代码，在Visual Studio环境中运行。
     
  • 智能小车测试代码.zip
    优质
    此压缩文件包含用于智能小车的各项功能测试的源代码，适用于初学者和开发者进行车辆控制、传感器数据采集等实验研究。 西安电子科技大学校内实验达标测试包括C1、B、A三个级别的小车代码测试。
     
  • Python智能车道检测系统源码
    优质
    本项目提供了一个基于Python的智能车道检测系统的完整源代码。该系统利用先进的计算机视觉技术自动识别并跟踪车辆行驶路径中的车道线，确保驾驶安全与效率。 利用OpenCV实现复杂场景下车道线的实时检测；所使用的图像处理方法主要是在读取图片的基础上进行多种边缘检测，然后对不同的检测结果进行融合以提取道路图像，并去除其他噪声。接下来，通过对提取的连通区域进行判断，找到最大连通区域并将其确定为道路。根据提取的道路图像，再次利用边缘检测来获取车道线信息，随后使用透视变换将视角转换成俯视图；其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。接着，在俯视图上通过滑动窗口多项式拟合绘制出车道线，并显示图片和保存为视频。
     
  • 基于MATLAB的闯红灯检测系统（交通信号灯违规监测，汽车违规，GUI界面，定位红绿灯，红灯时启动汽车检测并预警）
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB的闯红灯检测系统，通过GUI界面实时监控车辆行为。该系统能够精准识别红绿灯状态，在红灯亮起时自动检测过往车辆，并在发现违规行为时发出警告，有效提高道路安全水平。 在MATLAB平台上开发了一个闯红灯检测系统。该系统能够识别交通信号灯的状态，并对违章行为进行预警。通过GUI界面，可以定位到红绿灯的位置，在遇到红灯的情况下开始监测汽车的行驶情况。当发现有车辆违规时，会即时发出警告信息。整个流程详细且易于操作。
     
  • 利用OpenCV进行红绿灯识别
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，结合图像处理技术，实现对视频流中红绿灯信号的有效检测与识别，旨在提高交通监控及自动驾驶系统的准确性。 基于OpenCV的红绿灯识别系统能够通过图像识别技术裁剪并确定图片中的红绿灯状态。