基于数字图像处理的智能交通管理控制系统

2018年8月基于数字图像处理的智能交通管理控制系统吴则平（洛阳市第一高级中学）

【摘

要】当前，我国交通拥堵现象尤为严重。据统计数据显示，2017年中国人均拥堵成本超过180h。所以减轻道路拥堵刻不容缓。

但是不够人性和合理，实施也有难度。交目前解决拥堵问题的方法有区域收费法和限号限行法。这些方法虽然能够解决一部分交通拥堵，

利用街道十字路口的监控摄像头，通过对路面图像进行图像去通拥堵成为城市生活中无法避免的一个问题。本设计基于数字图像处理技术，

再根据路口停车数量的多少对交通红噪、图像灰度化、差分与二值化、边缘检测与分割、腐蚀膨胀等方法，识别并统计路口各方向上的车流量，

而且可以根据道路通行信息改变交通信号灯的控制时间，使绿灯的时间进行智能调控。本设计的特色在于利用数字图像处理技术统计车流量，

交通信号灯的控制更加合理科学。【关键词】数字图像处理；智能交通管理控制；交通灯【中图分类号】【文献标识码】【文章编号】（2018）TP391.41A1006-422208-0310-02

1引言1975年袁新加坡实施区域通行证系统来缓解交通压力袁在规定的区域内对通过车辆进行额外收费遥收费标准按照区域内交通拥堵程度浮动遥该方案实施后袁效果明显袁高峰时间交通量减少袁平均车速和公交出行比例都有很大提高遥英国伦敦于2003年开始对拥挤现象收费袁在收费区域使用车辆自动识别技术袁判断车辆有无进入收费区域袁再收取一定金额的通行费遥方案实施后袁区内交通量明显减少袁车速较大幅度提高遥由国外成功的案例看出袁对道路拥挤的路段额外收费是一种有效的交通管理手段遥不过袁这种办法在我国的运用仍然需要进行大量的探究和实验遥

在我国袁应对拥堵主要的处理方法是限号和限行遥通过在特定的日期对特定号码的车辆进行限制袁禁止这些车辆在限行日行驶遥但是这些措施虽然起到了减缓拥堵的效果袁但是也

1.2国内外处理拥堵方法的利弊

随着科技的进步袁汽车走进了千家万户遥拥堵逐渐成了全世界都面临的难题遥堵车极大的影响了人们的出行袁浪费了行人大量时间袁造成公路运营效率降低遥另外堵车时汽车尾气中污染物较多遥破坏了环境袁产生能源浪费遥在中国袁拥堵现象尤为严重袁数据显示2017年中国人均年拥堵成本超过180h遥全国大部分城市在通行高峰处于拥堵之中遥每逢节假日还会出现大面积堵塞现象遥

因此改善道路通行情况袁减轻拥堵显得十分重要遥解决好堵车问题袁便利人们出行袁是我们从事这方面研究的原因和动力遥

1.1背景与现状

1.3系统设计思路与优点

带来了出行不便袁不够人性化等问题遥

本设计的设计灵感源自生活中因交通灯不合理时长而造成的拥堵现象遥在生活中袁十字路口会出现横纵两个方向中一个方向车流量大于另一方向的车流量的现象遥而交通灯的时长却不会随着车流量变化而变化袁所以会出现某个方向上路灯持续时间不够袁车辆难以通过袁而另一个方向上却少有车辆的现象遥本设计的思路是根据十字路口两个方向上的车流量相应控制交通灯的时间袁使得交通灯的时间更合理袁减轻拥堵遥本设计还从智慧城市的概念中获得了灵感袁将图像处理技术与交通系统结合起来遥

本设计的优点在于使用了图像处理技术来检测车流量遥与其他检测车流量方法相比袁本设计具有成本低廉袁操作方便袁精确度高等优势遥

本章介绍了系统实现的处理流程袁首先通过图像预处理尧图像边缘检测与图像分割尧腐蚀膨胀等图像处理技术袁实现车辆的识别与计数袁最后使用通过计数计算时间遥

2图像处理与车辆计数利用摄像头袁我们可以获取道路图像遥但受外界条件与设备影响袁我们获取的图像往往有噪声遥因此在处理图像之前袁我们使用滤波器将图像去噪遥

常用的滤波方法有均值滤波和中值滤波遥均值滤波和中值滤波都能够去除噪声遥均值滤波是线性滤波的一种袁它能够平均选定范围内的所有像素的灰度值遥但均值滤波本身存在

2.1图像噪声去除

校园暴力的音频影像进行学习建模袁利用模型对学校监控中的实时画面进行分析袁一旦检测到学生有校园暴力的倾向袁需要及时通知老师家长袁并将学生列入系统重点关注对象遥

对于一些高危场所袁比如楼顶尧偏僻地区袁要重点布置智能监控系统袁一旦有人闯入袁立即开启模型识别遥如果判定有校园暴力可能发生袁立即将预警信息推送给安保人员袁再通过安保人员确认画面内容并及时处理遥

针对校外人员袁要在学校的四周及出入口设置智能监控袁利用动态人脸监控技术实时监测附近人员信息袁通过连接公安系统数据库比对身份袁加上对物件的识别判定袁一旦发现有公安系统的嫌疑人员或是携带可疑凶器的人员袁立即通知安保人员处理遥

等技术的优势袁创新性地提出了一种校园智能化管理系统遥通过智能化监控对学生的成绩走势尧心理状态以及校园安全等问题进行了预测袁可以有效地防止校园问题的发生遥相信在不久的将来袁校园管理终将不再是困扰社会的热点问题遥

[1]刘兵舰.浅析小学校园安全管理的现状及应对策略[J].新课程渊小学冤袁2017渊11冤.

[2]李汉学袁柳燕.中小学野互联网+校园安全冶模式的创建[J].教学与管理院中学版袁2017渊7冤院14~17.

[3]尹成鑫.高等院校数字化校园管理模式的研究与实施[J].成都航空职业技术学院学报袁2017袁33渊1冤院89~92.

参考文献

4结束语本文通过分析校园管理存在的各类问题袁结合人工智能

收稿日期：2018-7-12

2018年8月着不可避免的弊端袁它不能有效地保护图像细节袁在图像去噪的同时也破坏了一部分图像细节袁使图像变得模糊遥中值滤波是一种非线性滤波袁它可有效地去除噪声袁还能保护图像尖锐部分和边缘袁所以处理效果比均值滤波好遥

中指滤波的处理办法是院将图像中选定区域的像素袁按灰度值大小进行排序袁选取某个像素的领域中含有的所有像素的灰度值中值作为该像素的灰度值遥

由于中值滤波能够有效去除噪声袁并且它能完整地保存边缘尧锐角等细节信息遥我们优先使用中值滤波对获得的图像进2.2行去图噪像处灰理度遥

通过中值滤波化

袁我们得到了降噪后的图像袁下一步需要对图像灰度进行处理遥灰度图是一种具有只含亮度信息袁不含有色度信息尧亮度变化连续等特点的图像遥和普通的彩色图像相比袁灰度图中没有色度信息袁因此将图像进行灰度化处理可以大大减少图像所含信息遥在图像处理过程中袁计算量也大幅减少袁方便之后的操作处理和计算遥因此要对图像进行灰度化处理袁将彩色图转换为灰度图遥

为了实现图像灰度化袁我们使用YUV颜色空间编码方法袁YUV是一种像素格式袁它将亮度参量和色度参量分开表示遥Y为亮度信号袁U和V为色度信号袁而这样分开的好处就是不但可以避免相互干扰遥因为亮度参量和色度参量分开袁使得我们可以不受色度参量的干扰袁获得图像中亮度信息袁从而获得了我们需要的灰度图像遥

R的尧2.3亮G尧在度B彩色图像中袁我们可以提取每个像素的颜色信息袁即图信息值袁然像差院Y=0.299后将每分与二伊个R+0.587像素的值化

伊G+0.114R尧G尧B伊值通过B袁从而公得到式转灰度换图像为相遥应为了方便检测运动图像袁我们还需要将图像进行图像差分和二值化遥常用的差分方法为背景差分法和帧间差分法遥

帧间差分法是通过把视频中相邻两帧图像做差分运算从而获得运动目标轮廓的方法遥不同帧对应的像素点灰度值相减袁再判断灰度差的绝对值袁当绝对值超过设定的某一特定值时袁即可判断为运动目标袁从而检测到运动目标遥但是帧间差分法对场景中光线渐变不是很敏感遥当车辆静止时袁无法通过此方法来检测车流量遥背景差分法先根据路面信息尧光照信息等信息在路面无车辆时袁获得一张纯净的道路图像袁并将其设置为背景遥再将之后的每一帧图像与这个背景模型相减袁在差分后的图像中提取运动目标遥图像的二值化可以将图像中每个像素点的灰度相应地调整为0或255遥人为地设置一个阈值T袁在对图像进行差分后袁将差分结果与阈值T比较遥当灰度值之差大于阈值T时用255替换像素的灰度值袁当灰度值之差小于等于阈值T时用0替换像素的灰度值遥

背景差分法得到的结果直接反映了运动目标的位置尧大小和形状遥而且背景差分法可以用来检测运动不明显或静止的2.4物体边缘袁因此检测我们使用和图像背景差分割

分法遥

我们得到了黑白图像袁便利我们进行边缘检测遥在图像处理过程中袁将图像中灰度值变化比较大的地方袁定义为边缘遥利用导数可以检测出像素灰度值的变化袁检测到边缘遥利用各种bel不同的算Canny算子子袁我们将图像进行边缘检测遥可用的算子有So鄄虚假的算尧边子拉缘在普袁精边拉确缘斯度检测算子更高的尧遥过程Canny所以中算我们用不子会等丢袁Canny失经边过缘对比我们发现算袁子也不进行会边产缘生检测2.5袁并腐利用蚀膨胀

Canny算子进行图像分割遥

管理创新311

在边缘检测后袁我们得到的图像存在边缘不连续尧内部空洞等现象遥因此袁我们需对图像进行形态学处理遥根据车辆形态特点袁我们使用图像的腐蚀尧膨胀尧闭运算三种方法遥腐蚀是对图像高亮度部分的腐蚀和去除袁可使渲染比原始渲染有更小的突出区域遥腐蚀可去除图像中小且无意义的点遥膨胀是腐蚀的补运算袁它是膨胀的高亮度部分的图像袁得到的图像有一个更大的突出面积比原始图像遥膨胀可以填补图像中的内部空洞遥先膨胀再腐蚀称为闭运算袁它可以用来填充物体内部的小洞袁连接相邻物体袁平滑边界袁且不明显改变物体的面积遥处理2.6后袁目车辆标成了计数与一个连交通通的灯白时间色图像控制

袁方便接下来的计数遥

bwlable使用一帧图片渊冤函matlab中数工具中提供的bwlable渊冤函数进行处理袁通过连可通以的计算白色出区图片域个中数连即一通帧的图片白色中区的域的个车辆数数遥

遥而在交通灯的使用过程中袁我们先设置一个时间K遥红光持续G+R=K时间为记为a袁遥另在R一统袁绿方计光向车持上流续时间为G袁黄光处理时间为Y遥其中Y+的量车时流袁我们量最将大一值个方记为向b遥上的那么车流根据量最公大式值我们可Rx=k以3本设计的渊b/a+b将红灯冤由和此便实绿灯持优点现续及了时创对间新交分通别灯调时为间院Gx=Ry=k的控制遥

渊a/a+b冤Gy=渊1冤本设计的创新在于根据监控录像中的信息统计道路上的车流量袁再根据两个方向车流量的不同袁按照比例关系相应调整交通灯的持续时长遥令交通灯的时间控制变得更为合理K也可高效袁起到减缓局部路段拥堵的作渊2根据实际冤本设计可情况成为人为地智慧城市调整的袁更一加用部方遥同时分便遥本设高交效通计遥

灯的总时间令视频监控系统和交通灯系统协作袁使城市交通规划更加合理袁居民出行更加舒心袁城市生活更加便捷遥道路通行信息还可通过网络尧广播等渊3形冤本设式通计知还给可城市居民将通行情况袁智能上传地为至居民数据规库划袁众出行多通路行数据线遥

在数据库中整合尧分析遥可以科学地对交通进行宏观调控袁也可分析出居民的出行方向和人口密集区域袁更好的为居民提供服务遥大数据处理使得智能交通管理控制有了更多的方法和可能性4总结与遥

本设计将展图像望信息处理技术和交通灯的控制结合起来袁为交通灯有计划的实时控制提供了解决办法遥在科技发达的今天袁城市生活变得更加智能化遥但城市拥堵仍然是城市中存在的难题袁我们希望我们的设计能够有效的减轻城市拥堵现象袁同时希望将来会有更多新技术用来解决交通拥堵问题遥相信不久后袁城市拥堵问题会被彻底解决袁出行将变得舒心舒畅遥

[1]实田苏慧敏.基于视频图像处理参考文献

的[2]现车辆检测与车流量统计平台的设计工张[D].德丰宁袁夏雷大学小平袁袁2015.

周燕.详解MATLAB图形绘制技术[M].北京院电子[3]业业罗出平版辉社袁冯袁2010平袁院哈力194~206.旦窑A.MATLAB数字图像处理[M].北京院机械工[4]出长马版怀社志袁.基2010.

于视频图像[5]春工程学院学报渊自然处科学理技术的版冤袁2015车流袁16量渊检测系统的设计与研究[J].2014.

许成闯.基于视频的车流量检测技术研究与4冤院实104~107.

现[D].南京理工大学袁收稿日期：2018-7-24