基于机器视觉的交通信号灯控制系统的开发

简介：
本项目旨在开发一种先进的交通信号控制系统，利用机器视觉技术优化城市道路的交通流量管理，提升交通安全与效率。 基于机器视觉的交通灯控制系统设计旨在提升交通效率与安全性。此系统主要包括以下关键部分： 1. **STM32微控制器**：作为处理核心，负责接收、分析图像采集模块的数据，并控制电源模块及红绿灯配时决策。 2. **图像采集模块**：由两个摄像头组成，用于捕捉路口的实时画面并传输给后续处理环节。这些摄像头可能安装在不同位置以获取全面视角。 3. **图像处理模块**：基于树莓派运行OpenCV库进行图像分析和处理。通过中值滤波去除噪声、背景提取与更新区分静态背景与动态车辆，以及使用背景差分算法识别运动物体，并利用阈值分割得到便于进一步识别的二值化图像。 4. **加权面积法**：该方法用于统计路口车流信息，通过对前景图像进行分析来确定车辆的存在和数量，从而计算出交通流量。这种方法考虑了车辆大小与位置以提高准确性。 5. **最优配时算法**：根据收集到的车流数据执行优化算法决定红绿灯切换时间，以此减少拥堵并确保高效流动。这可能涉及复杂的交通模型及实时数据分析技术。 6. **电源模块**：为整个系统提供稳定的电压支持，保证其正常运行。在控制系统中，稳定可靠的电力供应至关重要，因为它直接影响到设备的运作和数据处理精度。 7. **实物模型验证**：设计团队通过构建实际模型来测试系统的功能，并评估智能交通灯在不同路况下的配时合理性。 综上所述，基于机器视觉技术的交通灯控制系统能够实现智能化管理，有助于缓解交通压力、提高效率并减少事故。然而，在复杂环境中的可靠性和准确性仍需考虑天气条件、光照变化及摄像头视角限制等因素的影响。