基于圖像處理車流量檢測的智能交通燈控制

.年度2016年編號科學(xué)研究項目申請書項目類別：重大項目（ ）（勾選）重點項目（ ）一般項目（）青年項目（ ）項目名稱：基于圖像處理車流量檢測的智能交通燈控制申請者：承擔單位：申請時間：2016年 3 月 2016年科學(xué)研究項目申請書活頁論證表填表說明：本表供匿名評審使用。填寫時，不得出現(xiàn)課題申請人和課題組成員的姓名、單位名稱、職務(wù)等信息（或用*符號代替），否則一律不得進入評審程序。項目名稱： 基于圖像處理車流量檢測的智能交通燈控制 （限4000字左右）1.本項目研究現(xiàn)狀述評，選題意義和研究價值。2.本項目研究目標、研究內(nèi)容、主要觀點及創(chuàng)新之處。3.本項目的研究思路、研究方法、技術(shù)路線和實施步驟。4.預(yù)期成果。5.項目研究基礎(chǔ)。1.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀基于圖像處理車流量檢測的智能交通燈控制是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，目前世界上應(yīng)用較普遍的智能交通系統(tǒng)都是科技比較發(fā)達的地區(qū)和國家，如日本的VICS系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟，歐洲、美國和其他一些地區(qū)應(yīng)用也比較廣泛1。很多發(fā)達國家都不惜投入了大量的人力和資金研究ITS系統(tǒng)，并且都取得了較滿意的效果。我國相對于國外發(fā)展較晚，90年代初期才開始進行研究探索。隨后ITS系統(tǒng)的研究便一發(fā)不可收拾，慢慢步入正軌，2007年在北京召開的第十四屆以ITS為主題的國際會議，我國ITS研究水平得到了進一步提高。上海、北京、廣東等比較發(fā)達的城市也已經(jīng)引進了國外先進的ITS技術(shù)和設(shè)備，各大城市也相繼有ITS的重大項目上馬。一方面，一些公司看到了ITS在我國的發(fā)展前景和經(jīng)濟效益，不惜投入大量的人力和資金研究ITS技術(shù)，另一方面，國家有關(guān)部門大力支持并鼓勵學(xué)者、技術(shù)專家積極研究ITS技術(shù)，爭取研發(fā)出具有自主知識產(chǎn)權(quán)的ITS系統(tǒng)。得益于這些因素，我國的ITS系統(tǒng)的研究正處于方興未艾階段，并正逐步走向成熟。車流量檢測是智能交通燈控制的關(guān)鍵技術(shù)。當前比較流行的車輛檢測方法包括波頻檢測法、地感線圈檢測法、智能視頻檢測法等。波頻檢測方法利用紅外線、超聲波或微波等專用設(shè)備對通過的車輛發(fā)出電磁波，并接收感應(yīng)信息進行檢測。它的優(yōu)點是對氣溫的變化不敏感，且架構(gòu)較為簡單。但它也有很多缺陷，比如靈敏度不夠高，也存在一定的錯誤率。地感線圈檢測屬于一種被動接觸式的檢測技術(shù)。這種方法在檢測交通流量、交通占有率等方面準確率高，而且氣候條件影響極小，使用成本也比較低。但此方法施工復(fù)雜，維護成本高，在安裝設(shè)備時要求將線圈埋入道路下，需要中斷交通，挖路維修或更換設(shè)備，不僅影響正常的交通，還損壞道路。智能視頻圖像檢測法屬于一種非接觸式檢測技術(shù)，車輛視頻圖像是通過安裝在道路上的探頭、攝像機或圖像采集卡等裝置采集獲取。當視頻裝置檢測到有車輛進入較好的拍照范圍時，立即觸發(fā)相應(yīng)設(shè)備進行抓拍，并將視頻圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至終端進行相應(yīng)的處理和分析，從而獲取車輛的相關(guān)信息。采用智能視頻圖像檢測法與其他檢測方法相比，有如下優(yōu)點2：（1）硬件安裝、維護簡單方便，不會損壞路面，便于更換設(shè)備，不會影響正常交通，硬件安裝費用和維護的成本低；（2）道路交通情況的監(jiān)測畫面便于存儲，必要時可以離線分析處理；（3）通過視頻裝置可以實時監(jiān)控交通情況，實時掌握交通信息；（4）采集的車輛信息比較豐富、直觀，方便交通管理人員的管理；（5）兩個相鄰監(jiān)控點之間的信號不會相互干擾；（6）可以調(diào)整擴大監(jiān)控范圍。但同時也存在一些缺點，采集裝置采集的圖像質(zhì)量與天氣、光照等外界因素有很大的關(guān)系，當天氣、光照不佳時，采集到的圖像質(zhì)量較差，清晰度下降，不便于進行后續(xù)的分析處理，極大的影響系統(tǒng)的性能，目前基于圖像處理的車輛檢測較為常用的方法主要包括：背景差分法3，幀間差分法4，光流法5，高斯混合模型法6,7等。這些方法的難點是背景的消除，而且當攝像機的抖動、光照變化較大、存在陰影時，檢測結(jié)果會受到很大影響。而基于圖像車輛檢測方法主要有基于車輛對稱性的定位8，基于車輛顏色和紋理的定位9，基于車輛邊緣的定位10等，這些方法各有優(yōu)缺點，雖然實現(xiàn)簡單，但效果不佳且魯棒性較差。此外，慕永云等人11采用結(jié)合車輛陰影特征、邊緣特征、紋理特征和對稱性的車輛檢測算法，文獻12提出一種基于車牌照模型的車輛檢測方法，連捷等人13利用車輛輪廓對稱性及車牌定位信息融合檢測車輛。但在復(fù)雜條件下，這些方法的檢測效果還不是很理想，需要進一步的研究。2.選題意義和研究價值交通運輸是人類文明進步的一個重大推力。經(jīng)濟社會越發(fā)展，交通運輸就顯得越來越重要14。改革開放以后，隨著城市化進程不斷加快，汽車保有量也快速增長，使得城市交通問題日益突現(xiàn)，交通擁堵，車流不暢，交通污染等問題大大影響了人們的出行效率與安全。傳統(tǒng)的交通解決方案例如拓寬道路、加大路網(wǎng)密度、建立立體交通等越來越顯示出其局限性，只有利用高科技手段才能改善日趨嚴重的交通問題，因此，智能交通的引進和發(fā)展成為交通發(fā)展的必然趨勢。交通路口處交通燈的智能控制正是其中一個重要組成部分。目前我國絕大部分城市交通信號燈都采用固定周期的方式，也就是紅綠燈的周期是固定不變的，而少數(shù)城市的交通信號燈時間可以讓交通管理員利用遙控控制。交通信號燈周期固定不變帶來幾個問題15:(1)浪費時間，一個方向有車或是車輛很多而當前是紅燈，致使車輛無法通行,而另一個方向沒有車或者是車輛相對很少而當前是綠燈,致使這些車輛通行后路面上沒有車輛通行而另一個方向的車輛需要通行而必須要等待綠燈到來,造成時間浪費。(2)經(jīng)濟損失和環(huán)境污染，上述情況造成時間浪費的同時,也造成經(jīng)濟損失,因為汽車不能行走而發(fā)動機又不能關(guān)閉，汽車在待速的情況下也消耗油量，造成經(jīng)濟白白損失。(3)某一時刻車流量很大時(如上下班時間)，因為交通信號燈時間是固定的而不能延長交通信號燈時間，造成交通信號燈切換過快，使十字路口的車輛通行效率低下。因此，如何將智能交通系統(tǒng)應(yīng)用到交通路口，如何將交通燈控制系統(tǒng)智能化，將成為解決交通路口擁堵問題的關(guān)鍵。智能交通燈的高效控制依賴于對周圍交通狀況的實時掌握，即各個方向的車流量信息。而如上所述，基于圖像處理的車流量檢測相對于波頻檢測法、地感線圈檢測法等方法具有硬件安裝、維護簡單方便，不會損壞路面，便于更換設(shè)備，不會影響正常交通，硬件安裝費用和維護的成本低等優(yōu)點。但同時也存在一些缺點，采集裝置采集的圖像質(zhì)量與天氣、光照等外界因素有很大的關(guān)系，當天氣、光照不佳時，采集到的圖像質(zhì)量較差，清晰度下降，不便于進行后續(xù)的分析處理，極大的影響系統(tǒng)的性能。因此在復(fù)雜環(huán)境下進行車輛檢測是有相當難度的，目前還未達到滿意的效果。但不可否認，隨著各國學(xué)者、技術(shù)專家的不斷研究，車型識別系統(tǒng)的關(guān)鍵難點問題遲早會被一一攻克。因此本選題具有較高研究價值及應(yīng)用前景。3.研究目標 本課題利用計算機視覺、圖像處理等相關(guān)技術(shù)，研究設(shè)計基于圖像處理車流量檢測的智能交通燈控制系統(tǒng)。通過對各方向的交通狀況進行圖像采集，研究并應(yīng)用相關(guān)車流量算法對各方向車流量進行分析，根據(jù)車流量的信息來控制交通信號燈紅綠燈的亮滅時間，達到緩解城市交通擁堵，提高交通效率的目的。4.研究內(nèi)容本課題主要的研究內(nèi)容有：（1） 道路交通狀況圖像采集研究，包括對圖像采集位置、采集方法以及采集速率等進行實驗研究；（2） 對采集的圖像進行預(yù)處理，針對下雨天、霧天、夜晚等條件下對采集到的圖像進行初步處理，消除噪聲干擾，為后續(xù)的車輛檢測做鋪墊；（3） 通過閱讀相關(guān)文獻，實驗對比，改進相關(guān)算法等方法，研究有效的、具有魯棒性的車輛檢測方法；（4） 統(tǒng)計交通各方向的車流量，檢測到的車輛可能存在車輛粘連等現(xiàn)象，研究相關(guān)算法，準確獲取道路交通車流量；（5） 根據(jù)車流量信息，控制交通燈各方向紅綠燈周期；（6） 測試與分析控制系統(tǒng)功能和性能進行，包括系統(tǒng)的實時性、響應(yīng)時間以及可控性。5.主要觀點及創(chuàng)新之處（1） 目前交通信號燈的控制普遍采用固定周期的方式，或人為的進行修改，沒有實現(xiàn)智能化，因此本課題提出利用各方向車流量信息來控制交通燈的周期，提高交通運輸效率；（2） 目前車流量的檢測普遍基于波頻檢測法、地感線圈檢測法等，但波頻檢測法對氣溫變化敏感、靈敏度不高，地感線圈檢測法施工復(fù)雜（線圈埋入道路下），維護成本高，損壞道路。因此本課題提出采用基于圖像處理的方法進行車流量的檢測；（3） 目前，在復(fù)雜條件下，如雨天、霧天、交通擁堵等，很多基于圖像處理的車輛檢測算法檢測效果不理想，容易出現(xiàn)車輛粘連等漏檢情況。因此本課題著重研究突破車輛粘連等重點問題。6.研究思路、研究方法、技術(shù)路線和實施步驟本課題擬采取文獻研究法和仿真實驗法相接合的研究方法。在研究的開始階段，主要采用文獻研究法，通過大量閱讀相關(guān)文獻來獲得車流量檢測、交通燈控制等相關(guān)資料，全面地、正確地了解掌握國內(nèi)外本研究問題的最近發(fā)展動態(tài)，結(jié)合本課題的特點，確定最好設(shè)計方案。在研究中期，為了降低設(shè)計成本和縮短研發(fā)周期，在設(shè)計實際電路之前，采用仿真實驗法，對本項目進行設(shè)計研究，通過不斷對相關(guān)算法的分析比較，研究核心算法的改進等，確定本課題最佳的算法。本項目擬采取的技術(shù)路線如下圖：文獻分析方案比較初步方案相關(guān)算法研究與改進最終方案系統(tǒng)實現(xiàn)具體實施步驟如下：（1）根據(jù)實地調(diào)查，閱讀大量相關(guān)文獻，方案比較等方法確定智能交通燈控制的初步方案； （2）到有交通信號燈的路口采集本項目算法研究、分析比較所用到的原始圖像，包括車輛擁堵、霧天、雨天等條件下的圖像； （3）對文獻進行相關(guān)算法的分析和比較，確定本項目采用的圖像預(yù)處理方法，并對車輛檢測效果還不理想的算法進行改進，直至達到滿意的效果；（4）確定最佳方案，實現(xiàn)系統(tǒng)功能并調(diào)試，直至滿足要求為止。（5）開始試點，了解本系統(tǒng)的實際運行情況。（6）分析試點過程中本系統(tǒng)的不足之處，并對本系統(tǒng)進行改進；（7）發(fā)表論文及結(jié)題。7.項目預(yù)期成果 本項目的研究成果為公開發(fā)表2-3篇文章，其中至少一篇為北大中文核心期刊，并撰寫研究報告。8.項目研究基礎(chǔ) 8.1項目成員基礎(chǔ)（1） *，本項目負責(zé)人。碩士研究生期間，主要研究基于圖像處理的智能交通系統(tǒng)，曾參與廣西研究生教育創(chuàng)新計劃項目，同時，參與導(dǎo)師主持的關(guān)于信號處理的國家自然基金項目，近兩年擬發(fā)表中文核心期刊3篇（已錄用）；（2） *，本項目的方案論證指導(dǎo)人。主要從事微機測量與控制和嵌入式系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用研究，曾參加廣西自然科學(xué)基金1項，主持科研項目3項，其中教育廳科研項目2項，（2項已結(jié)題）， 院級科研項目2項，現(xiàn)已結(jié)題，近2年來，已發(fā)表或已錄用的科研論文20多篇，其中，中文核心期刊7篇，中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫期刊1篇，科技核心期刊5篇，正在申報的國家發(fā)明專利1項，國家實用新型專利2項；（3） *，本項目的理論分析。主要從事圖像處理，近三年曾主持2013廣西高?？蒲心炅㈨楉椖?，發(fā)表了1篇關(guān)于圖像處理的文章；（4） *，本項目負責(zé)系統(tǒng)設(shè)計。主要從事電路與系統(tǒng)方向的系統(tǒng)開發(fā)，硬件設(shè)計等。 8.2其他研究基礎(chǔ)（1） 本項目主持人在碩士研究生期間，一直研究圖像處理的相關(guān)算法，包括車牌自動識 別、車型自動識別等，積累了不少經(jīng)驗知識，為本項目的順利完成做好鋪墊。（2） 研究本項目所需的研究資料可到我校圖書館查閱、我校購買的數(shù)據(jù)庫下載及購買一些研究資料；（3） 項目完全可以在我系的