CN110276965A - 基于照片识别调整信号转换时间的交通灯控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种利用照片识别技术，在交叉路口检测车流量并根据车流量动态地调整交通信号灯转换时间的方法和装置。所述方法包括如下步骤：在道路交叉路口，摄像头分别拍摄各分岔路的照片；根据照片识别和统计各分岔路等待通行的汽车数量；根据各分岔路待通行汽车数量，计算各组交通灯最优转换时间；根据最优转换时间控制交通灯明灭。本发明还提供了一种执行上述方法的计算和控制装置。相比于传统的车流量检测设备，本发明仅采用普通摄像头，即可检测交叉路口各分岔路的车流量，并实现动态调整通行时间。与其他方法相比，本发明具有成本低、易安装、故障率低等优点，可提高道路使用效率，缓解交通拥堵。

Description

基于照片识别调整信号转换时间的交通灯控制方法和装置

技术领域

本发明涉及交通管理领域中，道路交通信号灯的控制技术和装置。更具体地，涉及在交叉路口，如何低成本地识别和统计各个路口的车流量，并根据车流量动态调整道路交通信号灯的转换时间的方法和装置。

背景技术

目前我国绝大部分的交叉路口信号灯，在变换信号时均依据预设的转换时间进行转换，不能够根据各个分岔路车流量的变化动态地改变每个分岔路的通行时间，容易导致各分岔路的通行时间分配不合理，有些分岔路交通拥堵，有些分岔路过分空闲等情况。

也有小部分交通路口，采用了动态分配通行时间的技术。动态分配通行时间关键在于检测不同分岔路的车流量。目前，检测车流量用的测量设备主要包括：线圈、地磁、红外、雷达、声呐、激光、流量识别摄像机等。这些手段具有成本高、安装调试麻烦、故障率高等缺点，导致普及率低。

本发明仅采用普通摄像头，即可检测交叉路口各分岔路的车流量，并实现“按车流量动态调整通行时间”。与其他方法相比，本发明具有成本低、安装调试简单、故障率低等优点，可显著提高道路交通管理水平和道路使用效率，缓解道路交通拥堵。

发明内容

针对传统的交通信号灯控制方法和车流检测方法的局限性，本发明提供了一种基于照片识别调整信号转换时间的交通灯控制方法，所述的方法包括以下步骤：

步骤1：用摄像头拍摄交叉路口中每一个分岔路的照片，摄像头高度不低于4米，拍摄的时机为：该路口的人行横道信号灯为绿灯时；此时该分岔路上的汽车均处于静待通行状态。

步骤2：用电脑根据步骤1中拍摄的照片，识别和统计各个分岔路照片中等待通行的汽车数量。

步骤3：电脑根据各个分岔路等待通行的汽车数量，动态计算该分岔路各个交通信号灯的最优信号转换时间。等待通行的汽车数量越多，该分岔路分配的通行时间也越多。

步骤4：根据步骤3中计算得来的信号转换时间控制各组交通灯的明灭。

所述方法步骤2中，采用主成分分析(Principal Components Analysis)、神经网络(Neural Network)、支持向量机(SVM)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)、Haar等特征提取算法，获取照片中所有汽车的图像特征，从而实现对汽车数量的识别和统计。

所述方法步骤3中，计算各信号灯最优转换时间时，可选地采用以下算法：

设某交叉路口中，所有分岔路和人行横道的红、黄、绿灯全部循环亮灭一次的时间总和为T，分岔路的数量为N，第i个分岔路的每次绿灯时长为Gi，任意分岔路每次黄灯时长为Y，行人道每次绿灯时长为P。第i个分岔路上等待通行的汽车数量为Ci。其中，i＝1～N。则：

其中：i＝1～N；T默认值为3分钟，Y默认值为5秒，P默认值为30秒，T、Y、P可人为修改。

当第i个分岔路为绿灯时，其他分岔路为红灯。当人行横道为绿灯时，各分岔路为红灯。

本发明实施例还提供了相应的计算和控制装置，用于实现上述的方法。整套装置包括：

安装于交叉路口的摄像头组，摄像头组数量等于该交叉路口岔路的数量，分别安装于对向的交通信号灯架上，或安装于正对本岔路的附着物上，安装高度不低于4米。摄像头位置示例见图1。

计算模块，包括：用于存储指令的存储单元，以及至少一台处理器，所述处理器与所述存储单元耦合；其中，当至少一台处理器执行所述指令时，所述指令致使所述处理器执行如权利要求1～3所述的方法。

用于控制交通信号灯明灭的控制器。

用于摄像头、计算模块、信号灯控制器之间通讯的数据总线。

上述装置按以下步骤运行：

摄像头组中的各个摄像头，依照计算模块的指令，当路口的人行横道信号灯为绿灯时在各分岔路口各拍摄一张照片，分别通过数据总线发送到计算模块；

计算模块用上述照片计算出各分岔路等待通行的汽车数量，据此算出各组交通灯的最优转换时间；

计算模块依上述最优转换时间，通过数据总线把控制信号发送到信号灯控制器，控制各信号灯的明灭。

以上流程每个红绿灯转换周期均重复一遍，动态地调整各个分岔路的红绿灯时间。

本发明的有益效果是：提供了一种崭新的交叉路口车流量监控方法，相比传统的车流检测手段(线圈、地磁、红外、雷达、声呐、流量识别摄像机等)，显著降低了成本，也降低了安装和维护的难度。可以低成本地在各个交叉路口实现“根据车流量动态调整交通信号灯变换时间”，可大幅提高道路交通管理水平和道路使用效率，缓解道路交通拥堵。

附图说明

图1是摄像头安装位置示意图；

图2是实施例1三岔路口摄像头分布示意图；

图3是实施例1的计算和控制装置结构图；

图4是实施例1的运行流程图；

图5是实施例2五分岔路口摄像头分布示意图。

具体实施方式

下面将通过实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：本发明应用于三岔路口的例子。图2为三岔路口摄像头安装示意图，共安装了一组3个摄像头，每个摄像头对准一个分岔路口，摄像头高度不低于4米。

图3为实施例1采用的计算和控制装置结构图。整套装置包括：

模块101：安装三岔路口的一组3个摄像头组。

模块102：计算模块，包括：用于存储指令的存储单元，以及至少一台处理器，所述处理器与所述存储单元耦合；其中，当至少一台处理器执行所述指令时，所述指令致使所述处理器执行如权利要求1～3所述的方法。

模块103：用于控制交通信号灯明灭的控制器。

模块104：用于摄像头、计算模块、信号灯控制器之间通讯的数据总线。总线采用的体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，简称MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，简称VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnection，简称PCI)总线。

图4为实施例1的计算和控制装置的运行流程图。装置运行时包括以下步骤：

步骤101：当人行横道信号灯为绿灯时，分别用3个摄像头拍摄3个分岔路的照片。此时分岔路上的汽车均处于静待通行状态。

步骤102：用电脑根据步骤101中拍摄的照片，识别和统计3个分岔路照片中等待通行的汽车数量。识别和统计汽车数量时，采用主成分分析、神经网络、支持向量机、隐马尔可夫模型、Haar等特征提取算法。

步骤103：电脑根据步骤102中统计的3个分岔路等待通行的汽车数量，动态计算各分岔路各个交通信号灯的最优信号转换时间。计算公式如下：

所有分岔路和人行横道的红、黄、绿灯全部循环亮灭一次的时间总和为180秒；任意分岔路每次黄灯时长为5秒；行人道每次绿灯时长为25秒；第i个分岔路的每次绿灯时长为Gi，第i个分岔路上等待通行的汽车数量为Ci。其中，i＝1～3。则：

其中：i＝1～3

当第i个分岔路为绿灯时，其他分岔路为红灯。当人行横道为绿灯时，各分岔路为红灯。

步骤104：根据步骤103中计算得来的最优转换时间控制各组交通灯的明灭。然后再次从步骤101开始循环。

实施例2：

图5为本发明实施例2应用在五分岔路口的示意图，安装了一组共5个摄像头，每个摄像头对准一个分岔路口，摄像头高度不低于4米。

实施例2所采用的计算和控制装置与实施例1类似(但摄像头数量从3个变成5个)，在此不再赘述。

实施例2的计算和控制装置运行时包括以下步骤：

步骤201：当人行横道信号灯为绿灯时，分别用5个摄像头拍摄5个分岔路的照片。此时分岔路上的汽车均处于静待通行状态。

步骤202：用电脑根据步骤201中拍摄的照片，识别和统计5个分岔路照片中等待通行的汽车数量。识别和统计汽车数量时，采用主成分分析、神经网络、支持向量机、隐马尔可夫模型、Haar等特征提取算法。

步骤203：电脑根据步骤202中统计的5个分岔路等待通行的汽车数量，动态计算各分岔路各个交通信号灯的最优信号转换时间。计算公式如下：

所有分岔路和人行横道的红、黄、绿灯全部循环亮灭一次的时间总和为300秒；任意分岔路每次黄灯时长为4秒；行人道每次绿灯时长为30秒；第i个分岔路的每次绿灯时长为Gi，第i个分岔路上等待通行的汽车数量为Ci。其中，i＝1～5。则：

其中：i＝1～5

当第i个分岔路为绿灯时，其他分岔路为红灯。当人行横道为绿灯时，各分岔路为红灯。

步骤204：根据步骤203中计算得来的最优转换时间控制各组交通灯的明灭。然后再次从步骤201开始循环。

以上所述实施例仅表示本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明保护范围。

Claims (5)

1.基于照片识别调整信号转换时间的交通灯控制方法，其特征在于：

步骤1：用摄像头拍摄交叉路口中每一个分岔路的照片，摄像头高度不低于4米，拍摄的时机为：该路口的人行横道信号灯为绿灯时，此时该分岔路上的汽车均处于静待通行状态；

步骤2：用电脑根据步骤1中拍摄的照片，识别和统计各个分岔路照片中等待通行的汽车数量；

步骤3：电脑根据各个分岔路等待通行的汽车数量，动态计算该分岔路各个交通信号灯的最优信号转换时间，等待通行的汽车数量越多，该分岔路分配的通行时间也越多；

步骤4：根据步骤3中计算得来的信号转换时间控制各组交通灯的明灭。

2.根据权利要求1所述的基于照片识别调整信号转换时间的交通灯控制方法，其特征在于，在步骤2中，采用主成分分析(Principal Components Analysis)、神经网络(NeuralNetwork)、支持向量机(SVM)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)、Haar等特征提取算法，获取照片中所有汽车的图像特征，从而实现对汽车数量的识别和统计。

3.如权利要求1所述的基于照片识别调整信号转换时间的交通灯控制方法，其特征在于，在步骤3中，计算各信号灯最优转换时间时，采用以下算法：

设某交叉路口中，所有分岔路和人行横道的红、黄、绿灯全部循环亮灭一次的时间总和为T，分岔路的数量为N，第i个分岔路的每次绿灯时长为Gi，任意分岔路每次黄灯时长为Y，行人道每次绿灯时长为P。第i个分岔路上等待通行的汽车数量为Ci。其中，i＝1～N。则：

其中：i＝1～N；T默认值为3分钟，Y默认值为5秒，P默认值为30秒，T、Y、P可人为修改；

当第i个分岔路为绿灯时，其他分岔路为红灯。当人行横道为绿灯时，各分岔路为红灯。

4.基于照片识别调整信号转换时间的交通灯控制装置，其特征在于，包括：

安装于交叉路口的摄像头组，数量等于该交叉路口岔路的数量，分别安装于对向的交通信号灯架上，或安装于正对本岔路的附着物上，安装高度不低于4米；

计算模块，包括：用于存储指令的存储单元，以及至少一台处理器，所述处理器与所述存储单元耦合；其中，当至少一台处理器执行所述指令时，所述指令致使所述处理器执行权利要求1～3所述的方法。

用于控制交通信号灯明灭的控制器；

用于摄像头、计算模块、信号灯控制器之间通讯的数据总线。

5.如权利要求4所述的基于照片识别调整信号转换时间的交通灯控制装置，其特征在于，该套装置按以下步骤运行：

摄像头组中的各个摄像头，依照计算模块的指令，当路口的人行横道信号灯为绿灯时在各分岔路口各拍摄一张照片，分别通过数据总线发送到计算模块；

计算模块用上述照片计算出各分岔路等待通行的汽车数量，据此算出各组交通灯的最优转换时间；

计算模块依上述最优转换时间，通过数据总线把控制信号发送到信号灯控制器，控制各信号灯的明灭；

以上流程每个红绿灯转换周期均重复一遍，动态地调整各个分岔路的红绿灯时间。