智能红绿灯的发展与应用探讨

1、    智能红绿灯的发展与应用探讨    刘佳阳 李浩 杨靖泽摘要：当前交通拥堵已经成了常态，十字路口尤为严重。而现有的红绿灯控制大多采用固定配时方式，时常会出现不同方向上车流量不同但放行时间相同的，进而导致车辆堆积，造成路口交通拥塞，并且也可能出现交通盲指挥。为了使十字路口通行效率最大化，引入智能红绿灯系统是必须的。该文介绍了国内外智能红绿灯数十年的研究历程。并且提出了基于计算机视觉与云计算的智能红绿灯的研究探讨。应用智能红绿灯使各十字路口的车辆通行能力达到最大，进而大大提高出行效率。关键词：智能红绿灯;通行效率;交通拥塞;计算机视觉;云计算：tp31

2、 ：a：1009-3044（2020）10-0256-02第二次工业革命以来，工业水平得到了极大进步，机动车进人千家万户。而随之而来的车辆拥塞现象极大地影响了人们的出行效率。当前红绿灯采用的是固定配时，虽然设置简单，但是设定时间不灵活。根据实时路况调节配时的智能红绿灯的能大大缓解交通压力。近几十年来，全球各国的对智能红绿灯的研究从未停止。随着科技的进步，智能红绿灯系统的更新迭代也是极为频繁的。近年来，计算机视觉与云计算技术的兴起，给了智能红绿灯提供了一个新的发展思路。两者与智能红绿灯结合起来必将大大增加红绿灯的智能化程度，从而极大地提高市民的出行效率。1国外智能红绿灯发展状况1.1国外城市最早

3、的智能交通系统起源于美国，2l世纪初美国即设计出了许多关于its的发展方案。许多年的发展之后，美国的智能交通控制率已大于85%，大大领先于世界上其他国家。欧洲与日本限于领土面积的有限的问题，人口密度大、汽车普及率高、汽车密度大的情况导致其交通压力甚大，因此智能红绿灯系统亦应运而生的较早。目前，欧洲各国已计划通过对不同国之间现有的信息系统和通信设备的继承，融合各个国家的道路交通基础措施，从而实现了欧洲国家的智能交通互联。与此同时，日本也制定了一个总体规划，以此加快日本科技现代化的脚步。下面介绍一些国家设计的较为成熟的智能交通系统：（1）英国绿信比、周期、相位差优化技术（scoot）scoot系统

4、是英国交通道路研究所于1973年开发的一种自适应控制系统。它根据每个节点的到达的方向f即，连接上的每个节点）从平衡运输中的信号的每个周期中，与交通有关的和连续的期间控制所述结或部分考虑人行横道道路网络节点，通信量需求的变化。对于每一个变化，红绿信号灯都會随之变化。不仅如此，系统管理员还能够根据实时的情况来调整红绿灯配时，如为救火车、救护车提供绿灯保障。从而使交通更加人性化、合理化，并且使社会更加稳定，人民生活更加舒心畅快。（2）悉尼自适应交通控制系统（scats系统）由澳大利亚新南威尔士道路运输管理局（rta）开发的scats系统采用了分级递进的控制结构，是一种低成本，高效率的智能化交通系统。

5、它可以通过远程计算机进行控制，可以简单高效的应对交通拥塞的问题。和scoot系统一样系统管理员还能够根据实时的情况来调整红绿灯配时。极大地提高了交通系统的灵活性与时效性。使红绿灯的周期性大大削弱。（3）日本智能感应红绿灯日本冈山市冈山县于2012年研发了智能传感器红绿灯，开创了日本新型智能红绿灯的先河，它可以智能化检测车辆和行人。并且可以实时自动感应车流量和行人流通量。十字路口周围有五个传感器。当没有车辆时，人行道上的信号灯会先转为绿色，这期间即将经过的车辆将会顺利通过，并且制动时间较短。系统检测到有过路行人闯红灯时，会用可爱的小女生的声线进行提示“红灯，请不要过马路”。这样会使闯红灯者感到羞

6、愧，以便他们以后不在闯红灯。1.2国内发展状况智能交通系统的概念引入我国的时间由于国内政策的影响，是比较晚的，20世纪80年代中叶以来，我国逐步开始把智能红绿灯技术的提高放在了交通改变的核心地位。它将先进的电子控制技术、数据通信传输技术、计算机处理技术以及信息技术更加有效地应用于整个运输管理系统。自1997年以来，国际研讨会北京智能交通系统会议和中欧的发展趋势，中国已经形成了一个共识：中国需要它！2001年，中国智能交通系统（控st）有限公司正式挂牌成立，并于2010年在香港交易所上市。2未来智能红绿灯的发展策略目前市面上的智能红绿灯的智能化程度，并不能满足当今社会的交通压力的需要，因此智能红

7、绿灯的未来一定是采用更新的技术。我们采用计算机视觉技术，实时监控十字路口的交通情况，并且对车流量进行统计，通过计算机迅速将实时情况反映至云端。在远程根据车辆最大通过率算法进行远程云计算，将运算结果转置为控制信号传递至红绿灯，使红绿灯实时调整配时，如图1所示：3计算机视觉与云计算技术的方法计算机视觉是一门研究如何使机器“看见”，或者更广泛地说，如何用摄像机或计算机而不是人眼识别、跟踪和测量物体，以及如何进一步进行图形处理，使计算机处理更适合于人类观察或传输，以利用这种技术检测图像仪器的科学，将十字路口的监控摄像头拍摄的影像，使用python语言基于叩encv进行图像特征分析统计当前车流量情况。现阶段所描述的云服务是分布式计算、效用计算、负载平衡、并行计算、网络存储、热备用杂波和虚拟化等计算机技术的混合演变和跳跃的结果，通过网络“云”分解成许多小程序中的庞大的数据计算处理程序，然后，通过由多个服务器对这些小程序所获得的结果，并返回给用户的处理和分析的系统。车流量情况传输到云端，根据统计车流量数据，判断饱和情况，根据车辆最大通过率算法计算出能保证最大通行量的红绿灯时间分配。