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智能交通控制系统的设计与达成

   日期:2021-07-27     来源:www.gddx1688.com    作者:未知    浏览:294    评论:0    
核心提示:中图分类号:TP273文献标识码:A文章编号:1003-9082(2021)06-0005-02伴随城市机动车的不断增加,很多大城市出现了交通超负荷运行的状况。

if (!alh3ha)alh3ha = 0.095;

中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1003-9082(2021)06-0005-02

伴随城市机动车的不断增加,很多大城市出现了交通超负荷运行的状况。因此,缓解主干道与匝道、城区同周围区域的交通拥堵情况,愈加成为交通运输管理和城市规划部门亟待解决的主要问题。智能交通灯控制系统可以达成自动控制和在紧急状况下可以手工切换信号灯让特殊汽车优先通行。控制系统还可以通过适配器与导航系统联网,准时将道路信息传送给驾驶员使其准时选择通畅路径。

int size = IMAGEWIDTH*IMAGEHEIGHT*3;

3、结论

传统交通信号灯的切换时间是固定值,因为红绿灯的切换时间设置不合理,致使汽车不可以有效的疏导,因此本文以每个方向车道上的汽车数目作为依据,来设置红绿灯交替的时间长短,从而达成智能、合理设定交通信号灯,提升交通管理效率。

}

}

2.图像处置

通过摄像头,将没车通过时的一张背景截取下来进行保存,以作为将来背景图片用,下面再依据交通岗的红绿灯进行监控,当红灯时,截取当时的路况图像,传到开发板内。

先进行的是背影差分法,背景差分法又称背景减法,背景差分法的原理是将目前帧与背景图像进行差分来得到运动目的地区。对于得到的图像,用RGB24格式,可保存为bitmap文件,本系统用bitmap图像格式,读获得到的背景图像,然后对采集到的图像的没个像素点进行逐差操作,从而得到两个图形的差值。

void sub(unsigned char *bg, unsigned char *fg, unsigned char *dst)

thresh = alh3ha * 255;

图2.系统步骤图

c 灰度图像 d 二值图像

*(tar+i) = dgray;

*(tar+i+1) = dgray;

}

然后进行的是灰度处置,灰度处置,要将一个图片灰度处置,需要取出图片中每个像素的灰度值,再将此点的颜色的红、绿、蓝成分都设置为灰度值。代码如下:

void gray2bin(unsigned char *tar, float alpha)

}

*(tar+i+2) = dgray;

if (*(tar+i) < thresh){

int size = IMAGEWIDTH*IMAGEHEIGHT*3;

else {

{

*(tar+i) = 0;

{

int i, size = IMAGEWIDTH*IMAGEHEIGHT*3;

void sub2gray(unsigned char *tar)

}

对得到的灰度图像进行二值化处置,得到的为只有黑白两种颜色的图像。代码如下:

图3 图像处置过程

for (i = 0; i < size; i += 3){

dgray = (*(tar+i)+*(tar+i+1)+*(tar+i+2))/3;

}

short dgray;

图1.系统总体框图

1、系统设计

本智能交通控制系统使用基于图像处置的linux智能交通控制系统,通过arm9开发板采集图像,然后使用背景减法,边缘测试办法对图像进行处置,以达成对汽车数目的测试,并将测试结果返回到系统中,从而控制交通信号灯的各种状况,达成对单个交通路口的智能控制,并将交通岗的汽车信息传送给用户,规劝用户准时对驾驶员进行路径规划指导,使其防止添堵,疏导交通。本系统使用的平台为up-tech s2410/p270 dvp,使用的系统为linux2.6.24,系统总体框图如图1所示。

for (i = 0; i < size; ++i){

*(dst+i) = (short)(*(fg+i))-*(bg+i) < 0 ? *(bg+i)-*(fg+i) : *(fg+i)-*(bg+i);

1.v4l图像采集

v4l是Linux系统下进行视频音频等应用开发的应用编程接口,同时也提供了无线电通信和文字电视广播解码等的数据接口,结合视频采集设施和相应的去的驱动程序,可以达成影音图像采集,AM/FM广播等功能,在远程会议,可视电话,视频监控中有着广泛应用,本文正是进行图像采集。

用usb接口连接摄像头,用linux2.6.24系统自带的摄像头驱动程序,撰写v4l图像采集程序,将图片转化为数据,达成对摄像头图像的采集工作,将图片采集到arm9开发板内,便捷后面对图像进行处置。

int i;

*(tar+i) = 255;

a 原始图像 b 背景减法结果

short thresh;

int i;

for (i = 0; i < size; ++i){

}

最后本系统使用在二值图像中,获得白色地区的总面积,依据提前采集图像获得的每辆车的平均像素点个数通过公式:车的数目=总像素点个数/一辆车的平均像素点个数。然后设置LED时间,得到的车流量信息,得到汽车全部通过时所需要的时间,从而控制红绿灯等待时间,系统图像处置过程如图3所示。

2、系统达成

系统达成的算法步骤图如图2所示。

{

}

 
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