基于视觉传感技术的智能交通信号控制系统研究

发布时间：2025-06-27 23:34

　　随着社会和经济的飞速发展,不同时段的交叉口的交通流具有随机性、复杂性和不确定性,很难建立精确的数学模型,导致传统方法难以应对快速发展的交通现状。因而根据交通流量的变化,实时自适应控制交通信号灯的现实需求变得异常强烈。鉴于此,本文结合现有交通信号控制系统,从几种主流交通流检测技术入手,通过适用性比对得出视频车辆检测器具备良好的运用前景,在深入分析系统需求与功能的基础上,分别研究了视频检测模块和交通数据检测分析模块的设计方法,并完成了相关的实验验证,主要的研究工作总结如下:首先,从视频检测入手,在检测模块中利用深度学习,提出了基于受限玻尔兹曼机网络的视频检测机制。应用该机制,可以得到较为准确的车辆检测结果。考虑实际中摄像机可能并非完全静止,因外界环境影响产生微弱抖动,传统背景和帧差法对于噪声较大图像的特征点参数非常敏感,针对上述问题,采用基于FAST特征点和PDE算法的视频运动补偿算法,从而解决摄相机晃动和噪声大的问题,也满足了工程对实时性的要求。为了进一步改进车辆跟踪方法和深度学习算法的效果,文中将基于运动的光流法与基于随机森林算法相结合,解决了跟踪精度不高的问题,并取得了良好的效果。其次...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.2系统技术框架图

系统具有防误操作、抗干扰能力强、抗静电能力强等特点，并提供数据备份和恢复措施。为用户提供等级保护，有效解决人为因素的干扰。5.系统兼容性及开放性系统在实际应用中，需与被盗抢机动车、机动车/驾驶人信息库、交通违法处理系统和警用地理信息系统等多个外部系统进行数据交互，因此，我们需要通....

图3.1梯度下降算法与随机网络算法比较图

到三个车的信息作为训练样本，直接训练一个区域内车的分布因为在更多人的情况下算法很难收敛），本方法在车辆较少的如单个车的识别，但在车辆较多的时候，会明显抑制遮挡带来限玻尔兹曼机网络玻尔兹曼机是一种由能量函数定义且结构对称的随机神经网络习时间长、复杂度高的缺点，受限玻尔兹曼机具有强大....

图3.2RBM的网络结构图

图3.2RBM的网络结构图，即：ayer)，图上的v；ayer)，图上的h。同一层中，如上图中的可见层，在可见层与层之间，其节点是全连接的，这是RBM间全连接。模型的数学化定义，如图3.3所示：图3.3受限波尔兹曼机结构示意图

图3.3受限波尔兹曼机结构示意图

图3.3受限波尔兹曼机结构示意图结构图可知如下2点：其一隐层与可见层是无向的关系一个隐层均有连接关系。，在RBM的模型中，有如下的性质：见层神经元的状态时，每一个可见层神经元与隐藏层神不受其他神经元影响的；反之也同样成立。RBM神经元连接的特点，对应的图为二分图。尔....

本文编号：4054065