1、基于圖像處理的交通燈動態時間控制系統 劉繼瓊，何格，梅明，胡檳楓Introduction城市交通擁堵現象日趨嚴重，如何優化交通信號燈控制，提高車輛通行效率是亟待解決的問題。然而，現有的交通信號燈控制系統幾乎全部采用的是固定時序的控制方式，無法針對實際交通流量對各車道的放行時間進行自適應性調整，造成了道路資源的浪費。Company LogoCompany LogoAbstract本文提出了一種基于圖像處理的交通燈動態時間控制系統設計方案。該系統分為兩個單元圖像處理、實時控制。利用Monte Carlo模擬實際交通情況，采用各車輛等待平均時間作為評價指標進行優化，實現了交通燈的動態實時控制，有效提

2、高了交叉路口車輛的通行效率。Company LogoCompany Logo系統結構圖交通燈動態時間控制系統結構圖Company LogoCompany Logo圖像處理單元原始視頻車輛數灰度化提取背景中值濾波二值化車輛識別Company LogoCompany Logo灰度化處理將三維彩色圖片轉化為二維灰度圖片，減少信息量。像素矩陣是一個三維的矩陣，受光線影響大，數據量大，影響處理速度。灰度圖片是二維圖片，不包含色彩信息。信息量明顯減少，加快計算速度。因此可以將三原色圖像轉化為256級灰度圖像進行處理，本文采用平均值法計算圖像灰度值。設圖像在點（X，Y）RGB的像素值分量分別為 、 、 灰度

3、化后像素值為 ，則有Company LogoCompany Logo灰度化處理原始圖像灰度化后 選取一段實際監控視頻，截取其中兩幀圖像Company LogoCompany Logo背 景 幀 差 將實時視頻圖像信息與背景圖像做差，得到的前景圖像像素矩陣中像素起伏較大的區域即可能為車輛存在區域。 背景幀差后圖像Company LogoCompany Logo中值濾波 中值濾波的功能就是用像素點領域灰度值的中值來代替該像素點的灰度值，所以它對孤立的噪聲像素具有很強的消除能力。 中值濾波后的圖像 在視頻采集和傳輸過程中，受到設備自身以及實際環境的干擾，或多或少會帶有各種噪聲，因此在提取前景圖像后對

4、圖像進行預處理?？梢圆捎弥兄禐V波法。Company LogoCompany Logo二 值 化 二值化是將圖像分成目標和背景的一種方法，常用的一種方法是選取一個適當的閾值，對圖像進行閾值劃分。設 是 點第 幀的灰度值， 為閾值， 為 點第 幀的二值化處理后的取值，則有：二值化后的圖像Company LogoCompany Logo圖像處理結果幀序號12345678910計算值6.786.696.754.024.576.794.294.494.144.36實際值7765475455殘差-0.22-0.310.75-0.980.57-0.21-0.710.49-0.86-0.64相對誤差3.1%4

5、.4%12.5%19.6%14.2%3.0%14.2%12.2%17.2%12.8% 在車輛識別后，可以通過像素矩陣中目標的覆蓋率來確定視場范圍內的車輛數，整個 圖像處理計算后的各幀圖像車輛數結果及其誤差統計如下表所示 由上表可知，通過上述方法計算的圖像中的車輛數具有較高的準確度，可以為實時控制系統提供可靠數據。Company Logo十字路口交通燈圖以雙向四車道為例一般情況下右轉不受限，直行和左轉受同一組燈控制。利用matlab編程對整個交通過程進行了Monte Carlo模擬。 模型假設考慮雙向四車道情況，右轉不受限，左轉和直行受同 一組燈控制車輛到達路口與離開路口均以秒為單位，不考慮車輛

6、大小，綠燈且有車等待時每秒通行一輛車不考慮其它因素對車流量產生的變化，任何時刻車流量相同模擬開始時各路口等待車輛數均為零，模擬結束時所有車全都離開Company Logo模型建立建立模型的目標函數 f=min T 定義車流0-1變量計算各時刻各車道等待車輛數計算每輛車的等待時長計算平均等待時間Company LogoMonte Carlo模擬流程設A、B、C、D分別表示四個方向的車道，其中A、C紅綠燈狀況相同，B、D相同。假設某時刻A、C為紅燈，B、D為綠燈。在該時刻發生一次紅綠燈切換，首先在A、B、C、D出現黃閃，為公共等待時間；然后A、C轉換為綠燈，B、D轉換為紅燈。此時需要確定下一次轉換

7、的時間間隔。Company Logo轉換時間間隔 T 的計算設在A、C車道等待的車輛數分別為 nA、nC ，每輛車通過路口的平均時間為 ，紅綠燈轉換時間間隔因子為 ，轉換時間間隔為T ，建立線性函數關系T=min(nA,nC)+(nA+nC) 其中0,1 Company Logo兩種極端情況（1）等待車輛極少 系統會出現頻繁轉換，影響通行效率，需要設 定最短轉換時間間隔，設為 minT，當 時Tmax T時， T=max T 在模擬過程中，改變 值，計算車輛平均時間，取最短平均等待時間對應的 值。Company Logo模型求解模擬參數 為了驗證模擬程序的正確性，首先需要對程序做相關檢驗。Company Logo改變 值和車流量，求模型最優解Company LogoCompany LogoCompany Logo平均等待時間比較車流量（輛/小時）平均等待時間（秒）差值固定時長動態時長72