基于机器视觉技术的交通灯控制系统的开发

简介：
本项目致力于研发基于机器视觉技术的智能交通灯控制系统，通过实时监测和分析道路车辆情况，优化信号灯时序设置，以缓解城市交通拥堵。 随着工业自动化与汽车行业的快速发展，汽车数量急剧增加，导致交通故障及城市拥堵现象日益频繁。尽管道路不断拓宽，但无法有效解决现有问题，交通环境状况愈发严峻。为应对这一挑战，本段落提出了一种基于机器视觉的智能交通灯控制系统设计和研究方法。该系统能够根据实时车流信息进行智能化配时调整，以减少车辆在交叉路口无谓滞留的时间，并提高通行效率。 系统的硬件结构包括图像采集模块、图像处理模块及电源模块三部分。其中，STM32处理器作为核心组件负责整体协调工作；图像采集环节采用两个摄像头捕捉道路状况；而树莓派搭载的OpenCV库则用于执行中值滤波降噪和背景更新等预处理步骤，并通过背景差分算法生成二值化运动车辆图象。 在统计分析阶段，改进后的加权面积法被用来从二值图像中提取关键信息，包括是否有车以及车辆数量。结合所有交叉口的实时数据后，系统会自动优化红绿灯切换时间以实现最佳交通流管理效果。此外，电源模块则确保整个系统的稳定供电需求。 最终通过实际模型测试验证了该智能交通信号控制方案的有效性和可靠性，表明其在图像采集方面能够顺利运作，并能根据道路情况调整信号时长，从而提高城市道路交通的整体效率和安全性。