智能交通系统研究

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1、燕山大学综合训练说明书电气工程学院《综合训练》任务书基层教学单位：仪器科学与工程系指导教师：张立国学号080103020166学生姓名远建华（专业）班级08检测2班设计题目智能交通系统研究设计技术参数1.实现10个节点以上的交通控制2.实时性检测3.图形化控制设计要求1.多摄像头图像处理2.模式识别算法实现3.智能化网络流量控制参考资料1．图像处理相应参考书与论文2．智能算法相应参考书与论文周次4周应完成内容根据现有的交通状况，开发出一套智能交通控制系统，实现区域网络的智能流量控制。指导教师签字基层教学单位主任签字说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。20

2、11年11月21日第21页共21页燕山大学综合训练说明书目录第一章引言3第二章摘要3第三章图像处理车辆识别43.1图像预处理43.2灰度图像二值化63.3实验结果8第四章遗传算法104.1基本概念104.2遗传算法步骤114.3遗传算法特点与优势124.4遗传算法的应用12第五章动态交叉路口模型的建立与仿真135.1预备知识135.2单交叉路口动态模型155.3遗传算法优化17第六章心得体会19参考文献19第21页共21页燕山大学综合训练说明书智能交通系统研究第一章引言我国汽车工业的发展和城市化进程的加快，汽车已经进入寻常百姓家庭，随之带来的城市交通问题也日益突现出来，交通拥挤，

3、车流不畅，大大影响了人们的出行速度，进而降低了生产和工作效率。因此，城市交通拥挤问题成为当今我国城市发展的重要问题。实践证明，解决城市交通问题的有效方法是在现有交通基础设施的基础上，提高交通管理水平，达到从根本上解决问题的目的。先进的交通管理系统可以有效提高城市现代化交通的有效利用率和交通流量，减少道路的交通拥挤程度、交通事故的发生率以及由于交通拥挤、事故等造成的出行延误。城市智能交通管理系统正是通过对高科技、高水平的技术的应用，来提高交通管理系统的工作效率，达到改变城市交通混乱的局面的目的。第二章摘要本文就智能交通系统的研究与发展做了一些介绍，主要研究智能交通系统的工作的原理，

4、以及智能交通在国内外的发展，通过智能交通优化交通，减少拥堵，运用数字图像处理、全局优化算法等工具实现两方面的内容，即:车辆识别，全局最优控制。大大缓解交通压力，为交通管理带来很大益处。第21页共21页燕山大学综合训练说明书第三章图像处理进行车辆识别3.1图像的预处理●运动目标的阴影阴影可划分为两类：自身阴影和投射阴影。自身阴影是由于物体本身没有被光源直接照射到而形成的；投射阴影是由于物体阻挡光线后在背景上形成。这里的阴影指的是距离物体足够远的光源(像太阳光)而导致的在物体周围产生的阴影即投射阴影，当后续的运动目标识别时，阴影通常会被看成是物体的一部分，从而直接影响了运动目标的特征

5、提取导致跟踪的失败。●阴影去除算法研究由于本文研究的运动目标(车辆)基本上是规则的矩形图形，光照在这些目标周围产生的阴影一般集中在其上下左右四个方向。所以算法的关键是从这四个方向上去除阴影噪声。根据特定的场景以及不同的时间段阴影在各方向出现的概率，然后根据统计概率在不同的时间段采用不同的方向去除运动目标的阴影。一般来说，运动目标(车辆)的边缘比较多，在频域上来说就是高频信号比较多；而阴影的边缘比较少，在频域上低频信号比较多。所以，结合以上两个特性从边缘检测着手去除阴影。我们知道，即使人们感觉很简单的景物中也包含着大量的细节，它们在图像中都表现为强度的非连续性，找出所有这些细节并不

6、是获得景物的可行方法。另外图像强度的非连续性来源于不同的物理现象：表面反射和纹理不同边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分。边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，是图像分割、纹理特征提取等图像分析的重要基础。图像分析与理解的第一步常常是边缘检测。因此边缘检测十分重要，己经成为机器视觉的重要研究领域。第21页共21页燕山大学综合训练说明书图像中的边缘通常与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关。图像亮度的不连续性可分为：阶跃不连续，即图像亮度在不连续处的两边象素灰度值有着显著的差异：线条不连续，即图像亮度突然从一个值变化到另外一个值，保持一个较小的行程后又返回到原

7、来的值。梯度：边缘检测是检测图像局部显著变化的基本运算。梯度是函数变化的一种量度，而一幅图像可以看作是图像强度连续函数的取样点阵列，因此图像灰度值的显著变化可以通过梯度的离散逼近函数来检测。(1)对于数字图像，式中的导数可用差分来近似。最简单的梯度近似表达式为：(2)边缘检测算法：现在有很多边缘检测算子，直flRoberts算子、Sobel算予、Prewitt算子、Kirsch算子等。由于本系统实时性要求高，所以必须选取计算简单、速度快、边缘定位精确的算子。基于以上几点考虑本文选