基于高清视频的红绿灯识别算法研究与实现

视频图像中车辆的速度识别算法研究与实现引言随着交通的迅猛发展，城市道路上的车辆数量急剧增加。

为了提高交通管理和道路安全，对于车辆的速度进行准确的识别变得越来越重要。

视频图像中的车辆速度识别算法可以帮助交通管理部门监控道路上的车辆行驶情况，并实时提供车辆的速度信息。

本文将研究和实现一种基于视频图像的车辆速度识别算法。

算法原理本文所提出的车辆速度识别算法基于视频图像处理技术和计算机视觉算法。

主要包括以下几个步骤：1.车辆检测：首先，利用目标检测算法对视频图像中的车辆进行检测。

常用的目标检测算法包括基于深度学习的算法（如YOLO、Faster R-CNN等）和基于特征提取的算法（如Haar特征、HOG特征等）。

2.目标跟踪：在车辆检测之后，利用目标跟踪算法对车辆进行跟踪。

目标跟踪算法可以根据车辆在视频序列中的位置信息和外观特征进行目标的连续跟踪。

3.速度计算：在目标跟踪的基础上，通过计算车辆在相邻帧之间的位置变化来获得车辆的速度。

速度计算可以基于帧差法、光流法等方法进行。

4.结果输出：最后，将识别到的车辆速度信息输出到显示屏或保存到文件中，以供后续分析和应用。

算法实现为了实现以上算法原理，需要进行以下几个步骤的具体实现：1.数据采集与准备：获取视频图像数据，并对数据进行预处理，如调整图像大小、转换图像格式等。

2.车辆检测与跟踪：利用已有的目标检测算法对视频图像中的车辆进行检测，并利用目标跟踪算法进行车辆的连续跟踪。

3.速度计算：基于车辆的位置信息和时间信息，计算车辆在相邻帧之间的位置变化，从而得到车辆的速度。

4.结果输出：将识别到的车辆速度信息进行输出，可以选择输出到显示屏上或保存到文件中。

在具体实现过程中，需要选择适合的目标检测与跟踪算法，并根据实际需求选择合适的速度计算方法。

同时，还需要考虑实现的效率和精度，对算法进行优化。

算法评估与改进为了评估所实现的车辆速度识别算法，可以使用已标注好的数据集进行准确度和速度的评估。

基于深度学习的交通信号灯图像识别算法研究交通信号灯是城市交通中不可或缺的一环。

对于汽车和行人来说，红绿灯的作用是至关重要的。

随着信息技术的快速发展和深度学习算法的广泛应用，交通信号灯图像识别算法也得到了广泛关注。

本文将介绍交通信号灯图像识别算法的基本原理和主要应用。

一、交通信号灯图像识别算法的基本原理交通信号灯图像识别算法的基本原理是利用计算机视觉技术，通过对交通信号灯的颜色和亮度进行分析，实现对交通信号灯状态的自动检测和识别。

交通信号灯图像识别算法一般分为以下几个步骤：1. 图像预处理：图像预处理是交通信号灯图像识别算法的第一步。

通过图像预处理可以实现对图像的去噪、灰度化等操作，从而提高后续图像处理的精度和效率。

2. 特征提取：特征提取是交通信号灯图像识别算法的核心步骤。

通过特征提取可以实现对交通信号灯的颜色、形状、亮度等特征进行分析和提取，从而实现对交通信号灯状态的自动检测和识别。

3. 特征分类：特征分类是交通信号灯图像识别算法的最后一步。

通过特征分类可以将提取出的特征与预设的交通信号灯状态进行比对，并最终判断出交通信号灯的状态。

二、交通信号灯图像识别算法的主要应用交通信号灯图像识别算法主要应用于智能交通系统、自动驾驶车辆等领域。

在智能交通系统中，交通信号灯图像识别算法可以实现对交通信号灯状态的自动监测和识别，从而为车辆和行人提供更加安全和便捷的交通环境。

在自动驾驶车辆领域，交通信号灯图像识别算法可以实现对交通信号灯状态的实时检测和识别，从而为自动驾驶车辆提供更加准确和安全的路况判断。

三、交通信号灯图像识别算法的研究挑战及发展趋势交通信号灯图像识别算法的研究存在着一些挑战。

首先是交通信号灯的颜色和亮度变化较大，这会影响交通信号灯图像识别算法的精度。

其次是交通信号灯的遮挡和反光问题，这会影响交通信号灯图像识别算法的稳定性和鲁棒性。

为了解决这些挑战，目前研究者主要采取以下几种方法：1. 引入深度学习技术，利用深度卷积神经网络等算法来实现对交通信号灯的特征提取和分类。

智能交通系统中基于视频分析的车辆识别技术研究随着城市化进程的不断加快，道路交通的拥堵问题越发突出。

如何应对日益增长的交通压力，提高交通效率是城市发展的重要课题之一。

智能交通系统作为一种集传感器、通信、计算、控制和信息处理技术于一体的技术应用系统，提供了解决交通问题的有效手段。

而其中基于视频分析的车辆识别技术，则是智能交通系统中的关键技术之一，对于实现交通信号灯的智能化调度、车流量统计以及交通事故预警等具有重要意义。

一、车辆识别技术概述车辆识别技术是智能交通系统中的关键技术之一，它通过分析视频图像中的车辆特征，实现对车辆进行准确识别。

车辆识别技术主要包括车辆检测、车辆跟踪和车辆分类三个步骤。

首先，车辆检测是指在视频图像中寻找并标记车辆的位置。

由于复杂的道路环境和车辆运动的多样性，车辆检测技术需要能够适应各种光线、天气等条件下的图像。

目前常用的车辆检测技术包括背景建模、特征提取和机器学习等方法。

其次，车辆跟踪是指在连续的视频帧中跟踪车辆的运动轨迹。

车辆跟踪技术需要考虑车辆运动的连续性和变化性，同时还需要解决遮挡、光照变化等问题。

目前常用的车辆跟踪技术包括基于背景模型的目标跟踪、卡尔曼滤波和粒子滤波等方法。

最后，车辆分类是指将检测到的车辆分为不同的类别，如汽车、卡车或摩托车等。

车辆分类技术需要提取车辆的外观特征，并利用分类器对车辆进行分类。

常见的车辆分类方法包括基于特征提取的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。

二、智能交通系统中的应用基于视频分析的车辆识别技术在智能交通系统中具有广泛的应用前景。

以下是一些典型的应用场景：1. 交通信号灯的智能化调度：通过识别交通流量，智能交通系统可以根据实时的交通情况，自动调节信号灯的时长和配时，以减少交通拥堵并提高交通效率。

2. 车流量统计：车辆识别技术可以对道路上行驶的车辆进行自动统计，包括车辆的数量、速度等信息。

这对于交通规划和道路设计具有重要意义。

基于视频识别技术的交通监控系统设计与实现随着社会发展和人口增加，交通拥堵和交通违法现象越来越突出。

为了提高道路交通的安全性和效率，交通监控系统的设计与实现变得至关重要。

本文将介绍基于视频识别技术的交通监控系统的设计与实现方法，以及系统的工作流程和应用。

一、设计思路在设计交通监控系统时，我们首先要考虑的是系统的功能需求和技术实现。

基于视频识别技术的交通监控系统主要包括以下几个方面的功能：1. 实时监控：系统需要能够实时地监控道路上的交通情况，包括车辆行驶状态、交通流量、交通违法行为等。

通过视频识别技术，可以提取出交通场景中的各种信息，并实时显示在监控界面上。

2. 事件检测：系统需要能够检测出交通场景中的异常事件，如交通事故、拥堵等。

通过视频识别技术，可以将这些异常事件与正常交通情况区分开来，并及时报警或采取相应的措施。

3. 数据分析：系统需要能够对交通数据进行分析和统计，以便于交通部门和相关决策者进行交通管理和规划。

通过视频识别技术，可以收集和分析大量的交通数据，并生成相应的报表和图表，为决策者提供参考。

在设计系统的技术实现上，我们可以采用以下几种视频识别技术：1. 目标检测：通过图像处理和机器学习算法，识别出交通场景中的车辆、行人等目标，并实时跟踪它们的位置和运动轨迹。

2. 行为分析：通过计算机视觉和模式识别算法，对车辆的行驶状态和行为进行分析，如车速、变道、停车等，从而判断是否存在交通违法行为。

3. 图像识别：通过深度学习和卷积神经网络等技术，对交通场景中的图像进行识别和分类，如交通标志、信号灯等，从而辅助交通管理和决策。

二、系统工作流程基于视频识别技术的交通监控系统的工作流程主要包括以下几个步骤：1. 视频采集：系统首先需要采集道路交通场景的视频，并对视频质量进行处理和优化，以确保后续的视频分析能够准确有效。

2. 视频预处理：采集到的视频需要进行预处理，包括视频解码、帧率转换、去噪等。

这些预处理操作能够提高视频分析的准确性和效率。

交通路口闯红灯的视频检测算法Red Light Traffic Intersection Video Detection AlgorithmXu Donghua1,He Liju1,Liu Lipin2(1.Guangzhou Maritime College,Guangzhou510725;2.Sea Arms Command College,Guangzhou510430):The rapid development of urban transport,vehicle ownership is rising sharply.Traffic lights junction is essential for traffic control, video detection and implemented through a red light camera deal to help reduce traffic management costs,improve managementefficiency.This video features the junction according to the city,proposed a periodic change based on the red color feature detection e of this algorithm, and the use of automated computing technology background,you can automatically detect the vehicle to capture the red and red light running.Keywords:Signal detection;Color feature;Automatic background calculation;Illegal capture一、前言城市交通因为车辆数据的急剧增长而愈来愈拥塞。

基于视频监控的交通事件识别技术研究随着生活水平的提高，现代交通越来越发达。

然而，人口增长和城市化也带来了交通拥堵和安全问题。

经常发生的交通事故，如车祸、闯红灯、占用公交道、酒驾等，给人们的生命和财产带来了巨大风险。

因此，如何保障交通安全成为大家关注的热点话题。

近年来，基于视频监控的交通事件识别技术受到了越来越多的关注，成为提高交通安全的有效手段。

一、基于视频监控的交通事件识别技术的意义基于视频监控的交通事件识别技术对交通安全有着重要的意义。

首先，能够准确识别交通事故和危险驾驶行为，加强对交通安全的管理和监督。

其次，能够改善司机的行为和习惯，提高交通安全的意识和水平。

最后，能够增加对违法行为的惩罚力度，并且方便交通警察的调查和证明。

二、交通事件识别技术的实施方法交通事件识别技术的实施方法主要有两种：一种是基于传统方法的行为识别，另一种是基于深度学习的模型识别。

传统方法的行为识别主要包括轮廓检测、运动分析、目标跟踪和特征提取等步骤。

首先，将视频数据转化为序列形式，然后通过对图片的边缘检测、统计处理等方法，提取出关键轮廓信息。

之后，用关键轮廓信息来分析和跟踪车辆的运动轨迹。

最后，从运动轨迹中提取出特征参数，如车速、行驶路线、车辆开关门次数等，再结合数据分析方法对行为进行识别。

基于深度学习的模型识别是近几年新兴的技术。

该技术以卷积神经网络为基础，通过多层次网络结构实现信息的自动分层提取和学习。

首先，模型对样本数据通过学习进行特征提取和分类。

其次，模型通过反向传播算法学习得到更优的参数。

最后，可以通过识别结果对车辆的行为进行判别。

三、基于视频监控的交通事件识别技术的应用目前，基于视频监控的交通事件识别技术已经得到广泛的应用。

在城市交通系统中，可用于协调交通流量、进行动态路况监测、辅助交通指挥等。

在出租车、公交车、物流车等行业中，可以用于车辆调度、疲劳驾驶监测、车辆异常行为检测等。

此外，近年来，在英国、日本等国家已开始利用该技术进行交通事故的自动报警和追踪。

基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统设计及实现随着城市的不断发展，交通流量不断增加，交通安全问题也变得越来越突出。

尤其是一些交通违法行为，经常会导致交通事故的发生，严重危害了公共安全。

因此，交通违法识别与监测系统的研究和开发，成为了当前急需解决的问题。

本文将从交通违法识别与监测系统的需求出发，介绍基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统的设计和实现方案。

一、需求分析1.交通违法行为种类繁多交通违法行为种类繁多，如闯红灯、逆向行驶、不按规定车道行驶、超速行驶、酒后驾驶等。

因此，交通违法识别与监测系统需要能够准确识别并分类不同种类的违法行为。

2.交通场景复杂多变交通场景的复杂程度直接影响交通违法识别与监测系统的效果。

在城市道路中，车辆数量众多、速度快，道路宽窄、光线明暗、天气状况等因素对视频图像的质量产生了较大影响。

交通违法识别与监测系统需要能够针对不同的场景进行适应性调整，保证正确识别违法行为。

3.系统实时性要求高交通违法行为的发生瞬息万变，对交通违法识别与监测系统的实时性提出了很高的要求。

系统需要能够实时采集现场交通视频数据，并进行快速处理和分析，及时发出警报。

二、系统设计方案1.系统总体框架基于视频图像处理的交通违法识别与监测系统，主要分为三个部分：视频采集、图像处理、结果输出。

系统的视频采集部分，采用高清摄像头对交通场景进行全方位的拍摄，获取高质量的视频数据。

系统的图像处理部分，采用先进的图像处理技术，对视频数据进行分析和处理，识别出现场交通违法行为。

系统的结果输出部分，将违法行为的相关信息展示在监测界面上，并将警报信息推送到终端设备上，实现快速处置。

2.违法行为识别算法基于视频图像处理的交通违法识别算法，主要包括两个部分：目标检测和行为判定。

目标检测，采用卷积神经网络（CNN）模型，对视频数据中的车辆、行人等目标进行检测，进而确定违法行为发生的位置。

行为判定，采用计算机视觉技术，对违法行为进行分类。

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智能交通系统中基于视频处理的车辆识别技术研究车辆识别技术是在智能交通系统中不可或缺的技术之一。

基于视频处理的车辆识别技术更是成为了近年来研究的热点之一。

本文将探讨智能交通系统中基于视频处理的车辆识别技术的研究现状和未来发展方向。

一、车辆识别技术的需求随着社会的发展和城市化进程的加快，车辆数量呈现快速增长的趋势。

同时，道路监管和车辆管控需求不断提高。

而传统的基于人工巡查的管理方式已经不能满足现代城市快速发展的需求。

因此，智能交通系统应运而生，成为未来城市交通管理的重要手段。

而在智能交通系统中，车辆识别技术无疑是不可或缺的一部分。

基于视频处理的车辆识别技术在智能交通系统中应用广泛。

该技术可以通过视频图像中的车辆颜色、大小、形状等特征进行车辆识别，实现车辆的跟踪和管理。

同时，基于视频处理的车辆识别技术由于具有自动化、高效率、低成本等优势，成为了车辆识别技术研究的热点。

二、车辆识别技术的应用基于视频处理的车辆识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用。

其中，最常见的应用场景如下：1.路口识别技术交通繁忙的路口是交通事故的高发区域之一。

基于视频处理的路口识别技术可以实时监控路口车流量的情况，通过车辆识别技术对车辆进行分类，智能控制信号灯的流量分配，从而确保路口交通的畅通和安全。

2.停车场管理在城市中，车位越发珍贵，停车场的管理也越来越重要。

基于视频处理的车辆识别技术可以识别车辆的进出时间和停车位置，实现停车场管理的自动化和信息化。

3.高速公路管理高速公路是人们出行的重要通道之一。

基于视频处理的车辆识别技术可以实现对车辆的管理，智能识别违规超速和超载车辆，确保行车安全。

与此同时，基于视频处理的车辆识别技术也可以实现高速公路的收费管理，提升通行效率。

三、车辆识别技术的发展趋势随着技术的不断进步，基于视频处理的车辆识别技术也在不断改进和发展。

未来，车辆识别技术的发展趋势如下：1.智能化随着AI技术的不断发展，车辆识别技术也将越来越智能化。

违法闯红灯车辆视频检测算法本文介绍了视频检测在车辆违法抓拍中的优势，并在传统视频图像检测算法的基础上提出了优化方案。

其具体方法是，通过提取图像车辆形心的位置，根据形心位置像素点的变化，准确判断通过检测区域的车辆，从而实现违法车辆的抓拍。

计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。

这里有两类方法：一类是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一类是工程的方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有可行的手段实现系统功能。

违法闯红灯车辆视频检测即是属于上述的第二类方法，它利用视频序列中前景图像与背景图像的变化，来判断前景图像中车辆是否违法闯红灯行驶。

1、视频检测算法研究在对违法车辆视频检测算法进行研究时，本文采用实际路口车辆行驶情况的视频图像，力求研究工作能够最大限度地贴近实际应用，力求所研究的成果能够在实际应用中取得较好的效果。

该视频图像是由架设在路口的电子警察系统拍摄采集的，为该路口某个方向的全景图像，其分辨率为352×288像素点，每秒25帧。

该电子警察的摄像头架设在道路上方离地面6米的位置。

通过对几种视频检测方法的研究与比较，并对实际视频图像质量、路口实际情况及车辆运行情况的分析，本文采用帧间差分法来分离视频图像序列中的运动车辆图像，并通过计算该图像的像素点数量及形心位置来实现对车辆违法行为的判断。

1.1帧间差分法帧间差分法又称图像序列差分法。

当监控场景中出现运动物体时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像对应像素点亮度值差的绝对值，通过判断它是否大于阈值，来分析视频或图像序列的运动特性，以确定图像序列中有无物体运动。

图像序列逐帧地差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。

相邻帧图像的差分表达式为：式中为第i帧的亮度分量；为第i-1帧的亮度分量，d为相邻两帧图像对应像素点亮度差值的绝对值。

基于视频图像处理的交通事故识别与预警技术研究随着城市化进程的加速，交通拥堵和交通事故频繁发生成为了城市面临的难题之一。

在这样的大背景下，如何运用新兴的技术手段解决这些问题成为了一个亟待研究和解决的问题。

近年来，基于视频图像处理的交通事故识别与预警技术研究逐渐成为一个新的研究热点。

本文将围绕这一主题展开探讨。

一、基于视频图像处理技术简介基于视频图像处理技术是通过采集视频图像并进行处理，从而获取目标信息的一种技术手段。

它可以应用于工业、交通、安防等多个方面。

其中，交通领域是应用比较广泛的一个领域。

通过交通视频图像的智能化处理，可以有效地监管和管理交通情况，提升交通安全和交通效率。

二、交通事故识别技术交通事故的发生往往导致交通拥堵、人员伤亡和车辆损失等后果。

因此，识别交通事故并及时采取应对措施是十分必要的。

基于视频图像处理的交通事故识别技术，是近年来得到广泛关注的一个技术方向。

该技术通过采集和处理交通视频图像信息，实时监测交通状况并自动识别交通事故。

例如，在交通路口设置交通事故识别系统，当出现交通事故时，系统会立刻识别，然后推送给交通管理部门或者交警队伍，以便及时处理。

三、交通事故预警技术交通事故预警技术是在交通事故尚未发生的情况下，根据交通路况和行驶情况进行预测并发出预警信息的一种技术。

该技术能够以较高的准确度预测可能发生的交通事故情况，并及时敦促司机驾驶行车安全。

基于视频图像处理的交通事故预警技术主要分为以下两种：1.基于图像处理技术该技术利用摄像头摄取的图像信息进行分析处理，测量车辆行驶的速度和方向等参数，根据拥堵、红绿灯等因素，预测车辆即将到达某个路段时的行驶状态，从而发出预警信息。

2.基于传感器技术该技术通过在交通信号灯和道路上设置传感器，采集车辆的行驶状态和速度等信息，当车辆行驶异常时，发出预警信息。

例如，在交通高峰期，车辆速度过快时，系统会发出警报提示驾驶员减速慢行。

四、应用前景和展望基于视频图像处理的交通事故识别和预警技术为交通安全管理提供了有力的技术手段，具有广阔的应用前景。

智能红绿灯视觉识别设计研究近年来，城市交通日益庞大，交通管理难度增加，特别针对城市繁忙路口交通信号灯调度不足的问题，智能化红绿灯控制系统可谓是当下一个极为热门的研究课题。

红绿灯系统设计是交通公共安全领域的重要组成部分，要想实现智能红绿灯控制，必须具备很强的视觉识别能力。

本论文基于当前交通系统不断发展的背景，研究和实现了一种基于视觉识别的红绿灯控制系统。

一、红绿灯系统的基本原理和设计思路城市的交通流量庞大，路口的车辆和行人交通密集，如何实现红绿灯的合理调度是我们所迫切需要解决的问题。

红绿灯控制的基本原理是基于车辆或行人经过路口的数量、速度和密度等因素进行判断，判断当前需求的时间，红绿灯的状态即开启或关闭。

目前市面上大多数红绿灯控制方式是通过计时器来控制，但是这种方式并不能解决交通信号灯调度较少的问题。

因此，本论文中我们主要探讨的是基于视觉识别的红绿灯控制系统。

设计思路：1. 摄像头拍摄交通路口2. 视频处理和分析3. 基于视觉算法进行物体检测和跟踪4. 基于检测结果实现红绿灯状态识别和控制二、系统设计本论文通过摄像头拍摄交通路口，在视频处理与分析后，通过基于视觉算法进行物体检测和跟踪，然后根据检测的结果实现对红绿灯状态的识别与控制。

以交通路口为例，我们通过摄像头对车辆行人进行拍摄，在视频处理与分析环节，需要对每一帧图像进行解析和分析，最终得出判断结果。

在视频处理环节中，我们使用基于Python语言的OpenCV库来进行开发，进行视频流的处理，并对每一帧进行灰度化和滤波处理。

通过对图像的预处理和图像分割，消除非目标区域的信息，实现对目标区域的提取，最终将多个目标的位置和方向确定。

针对前面视频处理所得到的数据，我们需要实现对目标物体的检测和跟踪。

在物体检测和跟踪环节，我们采用基于卷积神经网络（CNN）的算法来进行开发。

在这一环节中，我们首先需要对图像区域进行分割，确定目标的位置、方向和角度等特征，通过对目标区域进行分析，得出目标物体的特征参数，并建立目标检测与跟踪的模型。

基于视频的智能信号灯系统的研究与设计引言道路交叉口处的交通信号灯是城市道路网中的主要控制设施，合理调节信号灯的控制是提高城市交通质量，提高现有道路利用率的关键所在。

本设计选择具有众多优点的视频图像检测传感器作为交通参数的检测器。

在阐述了视频图像检测传感器的工作原理的基础上，文中详细介绍了视频图像处理的几种算法并实现这些算法，获得了所需的交通参数。

鉴于交通流具有强不确定性而且交通结构十分复杂，系统难以建立精确模型和采用模型求解的方法来实现控制，所以在设计交叉口的信号灯控制器时，根据模糊控制理论而采用了模糊控制的方法。

在基本通行时间基础上，在当前方向绿灯时间结束时，模糊控制器根据红绿灯的两个方向上车辆排队长度和上游路口交通状况作出判决，得到绿灯方向上通行时间的延长量。

模糊控制器的控制规则体现了交警在实际路口交通指挥中的经验。

文中设计了一个交通路口信号控制仿真程序，以实际交通参数为仿真数据，分别采用模糊控制和固定配时方案控制交叉口信号灯，计算车辆通过路口的平均延误，并比较了两种配时方案的控制性能。

仿真研究表明，模糊控制方案显著地降低了车辆通过交叉口的平均延误，提高了道路的利用率。

关键词: 智能交通;交通信号控制;视频图像检测;模糊控制目录引言 (1)目录 (2)第一章绪论 (3)1.1课题研究的背景和意义 (3)1.2交通信号控制技术的发展和现状 (5)1.3交通信号控制存在的问题及解决办法 (7)1.4主要研究内容 (7)第二章国内外交通信息检测技术与信号灯控制技术概述 (8)2.1交通信息检测技术介绍 (8)2.1.1基于地面感应线圈的车辆检测系统 (8)2.1.2基于超声波的检测系统 (9)2.1.3红外检测系统 (10)2.1.4声学检测 (10)2.1.5磁力计检测 (11)2.1.6激光雷达检测方法 (11)2.1.7基于视频图像的检测方法 (11)2.1.7.1视频监控系统概述 (11)2.1.7.2交通视频监控系统基本原理 (12)2.2交通信号机控制模型概述 (13)2.2.1几种典型的城市交通控制系统 (13)2.2.2城市交通控制系统的基本类型 (15)第三章模糊控制理论基础 (17)3.1模糊控制起源和发展 (17)3.2模糊控制器组成 (18)3.3模糊控制优点 (20)3.4模糊控制应用于交通信号控制的优点 (20)第四章车辆排队长度视频检测 (21)4.1基本思想 (21)4.2背景更新与差分 (21)4.3边缘检测sobel算子 (23)4.4图像二值化 (24)4.5算法流程及实现 (25)第五章交通信号控制模型实现 (30)5.1基本思想 (30)5.2输入和输出变量模糊化 (32)第六章总结与展望 (38)6.1设计总结 (38)6.2研究展望 (38)参考文献 (38)第一章 绪 论1.1课题研究的背景和意义在这个科学技术和世界经济飞速发展的时代，交通系统的空前发达是必然的，也是经济持续稳定发展的基础。

1绪论1.1 研究背景与意义1.1.1研究背景在现代社会，随着汽车工业技术和经济的飞速发展，世界上汽车的数量也在迅速增加。

汽车的普及给人们带来了舒适，但也造成了大量的交通事故的出现,每年度超过125万人会因交通事故而死亡。

其中以个人原因造成的事故又占到了总事故中的70机在先进的智能车辆技术中，道路视觉检测是一个重要的组成部分。

而在近年来各种类型的传感器被广泛用于车道线检测技术，主要包括激光雷达、雷达、全球定位系统设备（GPS）、单、多目摄像机等⑴。

与此同时，随着深度学习这一概念的提及，在对车道线检测方面也有了更加深层次的应用。

通过行车视频的图像来完成交通标线的识别，不仅在传统基于特征的方法上有了更高的准确性还能够为以后无人驾驶的智能交通行驶奠定一个坚固的基础，同时还能提高行车视频的利用效率，极大程度上提高智慧城市产业的发展，为日后解决随意变道问题提出一种新的解决方案。

2.1.2研究意义因人为原因发生的道路交通事故，其中约有半数是因为车辆脱轨而造成。

调查显示，有23%的驾驶者一个月内至少在方向盘上睡着一次，66席的卡车司机曾在驾驶过程中打瞌睡⑵，这无疑大大增加了交通事故发生的可能性。

在交通部发布的《营运客车安全技术条件》中，明确规定了车长超过9m的运营客车必须要符合营运车辆的危险预警技术要求，安装JT/T8831DWS,从而避免车辆会在车道上产生偏航的现象，同时，客车还必须安装AEBS来保证车辆的紧急制动。

不难看出，完善的车道线检测技术系统能够有效的减少司机因为自身因素引起的偏离车道行驶，进而也大大降低了事故的发生几率。

目前，无人驾驶车辆技术还属于半成熟阶段，而车道线检测的准确性也和日后无人驾驶车辆行驶的安全性息息相关。

我们可以将无人驾驶的车辆看作是一台包含了感知、规划、决策和控制的多感知传感器的模拟人脑行为的移动机器设备。

而在上述技术当中，对环境的感知技术则是所有技术的基础。

只有当面对各种负责的道路状况，环境信息都能提供较高的准确性和鲁棒性，才能确保其他部分的技术安全准确的执行，从而保证车辆的行驶安全。