智能交通系统仿真实验设计

智能交通信号灯系统的设计

发表时间：2016-05-30T16:34:43.267Z 来源：《基层建设》2016年2期 作者： 刘景平 卜亚洲 杨小军 颜志坦

[导读] 东莞麦可龙医疗科技有限公司 523656 海每小时创造财富2亿元，据此推算，15个城市每天损失近10亿元人民币。从上面数据我们发现交通拥堵是巨大的经济浪费。

刘景平 卜亚洲 杨小军 颜志坦

东莞麦可龙医疗科技有限公司 523656

摘要：当今中国的汽车飞速发展，私家车也前所未有的达到高峰，面对固定道宽的公路。不断飞速增量的汽车与有限的公路宽度的矛盾就迅速明显起来，目前最重要的就是努力调和现有资源进行最大程度的整体调度，尽可能的提高汽车行驶的顺畅度。本文即为解决此问

题而设计的智能交通信号灯系统，通过实时监控，对车流量实时采集，通过CPU调度中心进行智能调控，进行智能信号灯的交替变化，而

给予驾驶者一个有效的实施导向，从而使汽车流进行最大程度的行驶顺畅度。

关键词：智能交通信号灯；汽车流；行驶顺畅度

1、背景

上个世纪八十年代中国的汽车就开始发展，直到今日汽车的增长量已经势不可挡，国家信息中心日前发布的报告显示，2007年我国汽车市场产销量达830万辆，总体增长率达16.3％。中国汽车消费量占全球总消费量的12％左右，仍维持全球第二大市场的地位。报告同时指

出，原来预计2020年超过美国成为全球第一大汽车市场的目标有可能在2015年提前实现。这样一个可怕的增长速度，对于有限的公路必须

需要一种有效的交通调度方式。

早在2004年美国TTI（Texas Transportation Institute）交通年度报告，全美85个主要城市因交通拥堵损失37亿小时的时间和23亿加仑的汽油浪费。还有根据中国科学院研究，2010年中国百万人以上的50座主要城市，这些城市的居民平均单行上班时间要花39分钟。中国15

座主要城市居民每天上班单行比欧洲多消耗288亿分钟，折合4.8亿小时。上海每小时创造财富2亿元，据此推算，15个城市每天损失近10

高速公路智能交通管理系统的研究与设计

第一章 绪论

1.1 研究背景

高速公路是现代化交通系统中的重要组成部分，其优越的交通流量和运输能力，对于促进经济发展、提高人民生活水平、加速城市化进程等具有重要的作用。为了实现高速公路的高效、安全、便捷和舒适运行，智能化交通管理系统已经成为高速公路管理的必要手段。

1.2 研究意义

随着技术的发展，高速公路智能交通管理系统也相应地在不断升级完善，既有利于优化路网资源配置和提高运输效率，也可保障高速公路交通行驶安全，具有十分重要的实际意义和社会价值。

1.3 研究目的和内容

本文旨在研究和设计基于智能化的高速公路交通管理系统，通过理论分析和实验研究的方法，对高速公路的交通运行状态进行智能监测，实现信息的实时采集、分析和传递，进一步提高数据处理能力和技术应用效果，并且成功实现高速公路智能化交通管理系统的应用。

第二章 高速公路交通流特征分析 2.1 高速公路的交通流特征

高速公路流量大、运行快、密度小、车速高、车辆间距大、流动性好、运输效率高、复杂性强等特点，因此需要针对这些特点开发适合的智能交通系统。

2.2 高速公路的数据采集方式

高速公路交通流特征决定了数据采集方式的复杂性，数据采集的目的是为了获取足够的信息，以便通过数学模型进行科学预测。数据采集方式主要包括传感器技术、图像识别技术、无线通信技术等，这些技术可以有效地提高数据的精度、准确性和时效性。

第三章 高速公路智能交通管理系统构建

3.1 高速公路智能交通管理系统的组成

管理系统包括三大模块：数据采集、数据处理和任务调度系统。其中数据采集部分是将车辆流量信息、车辆类型、速度、距离等数据采集下来，数据处理部分是对采集到的数据进行分析和处理，最后交给任务调度模块进行调度。

3.2 高速公路智能交通管理系统的功能架构设计

数据库技术、计算机网络技术、图像处理技术等多方面的信息技术在智能交通管理系统中都得到了应用，其功能架构设计如图所示： 第四章 实验验证与性能评估

1

1选题背景

今天，红绿灯安装在各个道口上，已经成为疏导交通车辆最常见和最有效的手段。

信号灯的出现，使交通得以有效管制，对于疏导交通流量、提高道路通行能力，减少交通事故有明显效果。在交通中管理引入单片机交通灯控制代替交管人员在交叉路口服务，有助于提高交通运输的安全性、提高交通管理的服务质量。并在一定程度上尽可能的降低由道路拥挤造成的经济损失，同时也减小了工作人员的劳动强度。

关键词：AT89C51; 7448，LED

2方案论证

2.1 设计任务

设计基于单片机的智能交通红绿灯控制系统，要求能通过按键或遥控器设置系统参数，系统运行时，“倒计时等信息”能通过数码管或点阵发光管显示，设计时应考虑交通红绿灯控制的易操作性及智能性。以单片机的最小系统为基础设计硬件，用汇编语言、或C语言设计软件。通过本设计可以培养学生分析问题和解决问题的能力，掌握Mcs51单片机的硬件与软件设计方法，从而将学到的理论知识应用于实践中，为将来走向社会奠定良好的基础。

东西（A）、南北（B）两干道交于一个十字路口，各干道有一组红、黄、绿三个指示灯，指挥车辆和行人安全通行。红灯亮禁止通行，绿灯亮允许通行，黄灯亮时车辆及行人小心通过。红灯的设计时间为45秒，绿灯为40秒，黄灯为5秒。

2.2 方案介绍

方案1设计思想：

采用分模块设计的思想，程序设计实现的基本思想是一个计数器 ， 选择一个单片机，其内部为一个计数，是十六进制计数器，模块化后，通过设置或程序清除来实现状态的转换， 由于每一个模块的计数多不是相同， 这里的各模块是以预置数和计数器计数共同来实现的，所以要考虑增加一个置数模块，其主要功能细分为，对不同的状态输入要产生相应状态的下一个状态的预置数， 如图中A道和B道,分别为次干道的置数选择和主干道的置数选择。

方案2 设计思想：

由两个传感器监视南北方向即A道与东西方向即B道的车辆来往情况，设开关K=1为有车通过，K=0为没有车通过。则有以下四种情况：

基于深度学习的交通仿真技术研究

随着社会的不断发展，交通运输成为人们生活中不可或缺的一部分。尤其是城市交通问题越来越突出，人们对于交通智能化和热点分析等课题的探究与研究也越来越引起人们的关注。而对于如何更好地评估和优化交通流，基于深度学习的交通仿真技术研究成了研究之一。

一、深度学习在交通仿真中的应用

在深度学习的算法中，卷积神经网络（CNN）是一种非常常见的构建算法，它在交通仿真中的应用主要集中在两个方面：一方面是基于二维图像对于交通状态进行监测和分析，另一方面则是对于交通预测的应用。

在基于二维图像的交通分析中，该技术可以通过收集现场交通的图像、视频等多种数据来实现车流量、车速等交通状态信息的监测。通过这些数据，可以在借助深度学习算法的多层特征提取能力的基础上，对车辆运行状态、道路拥堵情况等交通流量进行有效判断，找出交通瓶颈并进行优化。

而在交通预测中，则是针对交通量、车速等交通状态信息进行预测，旨在为交通调控和路网优化提供依据。例如，该技术可以通过分析历史交通数据来预测出交通流量随时间的变化趋势，进行交通预测。 二、深度学习对于交通仿真的优势和挑战

深度学习虽然在运用方面表现优秀，但是也存在一定的挑战，这些挑战主要表现在以下几个方面：

首先，在交通流的预测方面，由于数据较为复杂，数据量可观，深度学习算法对于时间序列的处理能力较为有限。

其次，在车流量的预测方面，深度学习算法的处理也面临较大的挑战：一个路口就有多条道路，这样就需要对道路的流量对应不同的情况进行处理，这样也会导致数据的维数非常大，难以对数据进行有效的处理。

总体来说，尽管深度学习算法在交通仿真中的应用存在一些挑战和问题，但针对这些问题的解决方案也成为了研究的重点之一。

三、交通仿真技术未来的发展趋势

从目前的发展来看，交通仿真技术未来的发展趋势将聚焦于以下几个方面：

首先，一方面针对数据采集和存储进行优化，目的是为了实现数据的自适应采集和存储，使数据的准确性和有效性能够得以保障。