CN112419756A - 一种智能变换的交通路口通行指示系统及方法 - Google Patents

一种智能变换的交通路口通行指示系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明为一种智能变换的交通路口通行指示系统及方法，包括摄像头、车流量检测模块、交通箭头灯控制模块、显示模块；摄像头用于拍摄十字路口的车流视频图像；车流量检测模块用于实现对交通路口中各个车道的车辆数目进行统计，对视频图像进行灰度化、滤波去噪，获取视频图像中的车辆的位置信息，通过车辆位置和车流量虚拟检测线的位置关系实现多车道车流量统计；交通箭头灯控制模块用于根据各个车道的车辆数目情况控制箭头灯改变指示方向，显示模块用于显示改变后的交通箭头灯的指示；本发明采用图像处理技术统计交通路口的各车道的车辆数目，智能改变交通路口的箭头指示灯，能够缓解交通路口的车辆拥堵状况，提高对各车道的空间利用率。

Description

一种智能变换的交通路口通行指示系统及方法
技术领域
本发明属于交通出行技术领域，具体涉及一种智能变换的交通路口通行指示系统及方法。
背景技术
交通系统智能化是交通系统未来发展的大趋势。交通路口设有交通箭头灯，交通箭头灯随固定配时变化，其变换时间基本固定。在交通路口各个方向的即时车流辆具有不确定性，在三车道的交通路口，有可能出现直行车道有大量车辆排队等待直行，但剩余两车道车辆稀少的情况，增添了直行的拥堵率，没有充分利用其它车道的通行资源。因此为了降低交通拥堵率，提高对空闲或车辆稀少车道的空间利用率，本发明提出一种智能变换的交通路口通行指示系统及方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能变换的交通路口通行指示系统及方法，能够根据实际交通路口的车流量情况，智能改变箭头指示灯方向，提高车辆的通行率，减少道路拥堵。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种智能变换的交通路口通行指示系统，包括摄像头、车流量检测模块、交通箭头灯控制模块、显示模块，
所述摄像头，安装在交通箭头灯的支撑杆上，用于拍摄十字路口的车流情况，并将拍摄的视频图片传输给车流量检测模块；
所述车流量检测模块，用于统计交通路口中各个车道的车辆数目；所述车流量检测模块包括图像预处理模块、YOLOv3车流量检测算法；
所述图像预处理模块，对摄像头采集到的视频图像进行灰度化、滤波去噪，并作为YOLOv3车流量检测算法的输入；所述YOLOv3车流量检测算法，通过对视频图像设定车道车流量检测线，获取视频图像中车辆的位置信息，进而根据车道车流量检测线以及车辆位置坐标判断车辆是否经过车流量检测线，如果车辆经过，将该车道车流量计数加1；所述图像预处理模块与所述YOLOv3车流量检测算法相连；
所述交通箭头灯控制模块，用于根据各个车道的车辆数目情况控制交通箭头灯改变指示方向；
所述显示模块，用于显示改变后的交通箭头灯的指示；
所述摄像头与所述车流量检测模块相连，所述交通箭头灯控制模块与所述车流量检测模块相连；所述显示模块与所述交通箭头灯控制模块相连。
优选的，所述摄像头型号为索迈SM-TYNXQJ。
优选的，所述YOLOv3车流量检测算法为：在初始时设定检测车道车流量检测线，所述车道车流量检测线构成长方形块，所述长方形块内设有车辆目标块，车道车流量检测线设定在每条车道上，YOLOv3车流量检测算法获取所述摄像头获取的每帧的车辆目标块的中心点坐标，与车道车流量检测线位置进行比较，若车辆目标块的中心点在车道车流量检测线之内，则改车道车流量计数加1；
设定(xs1,ys1)、(xs2,ys2)为第s条检测线的两端坐标；(xi,yi)是每帧第i个车辆标记块的中点坐标，通过公式(1)和公式(2)判定车辆是否在设定的车道车流量检测线内。
C1＝(xi-xs1)×(ys2-ys1)×(xi-xs2)×(ys1-ys2) (1)
C2＝(xs2-xs1)×(yi-ys2)×(xs1-xs2)×(yi-ys1) (2)
上式中C1为判定车辆中心坐标是否在检测线左右范围之内的参数；C2为判定车辆中心坐标是否在检测线上下范围之内的参数。当C1、C2的值均大于等于0，即判定车辆在虚拟检测线中，进行计数。
优选的，所述车流量检测模块的型号为ARM Coretex-A53。
优选的，所述交通箭头灯控制模块的型号为LPC2103。
优选的，所述显示模块为交通箭头灯，型号为FLxh400-3。
一种智能变换的交通路口通行指示方法，包括以下步骤：
S1：摄像头采集交通路口的视频图像并将视频图像上传至车流量检测模块；
S2：车流量检测模块通过图像预处理模块对原始的视频图像进行灰度化和滤波去噪处理，图像预处理模块将数据输入至YOLOv3车流量检测算法；
S3：YOLOv3车流量检测算法逐个获取车辆的位置信息，通过对视频图像设定车道车流量检测线，判断车辆目标块是否经过车道车流量检测线，若经过车道车流量检测线，将对应车道的车流量计数加1，否则YOLOv3检测算法获取下一个车辆的位置信息，直至遍历完每帧图像的所有车辆；
S4：车流量检测模块将经过图像预处理模块和YOLOv3车流量检测算法处理后的数据输入交通箭头灯控制模块，交通箭头灯控制模块根据统计的各个车道的车流量情况及设置的排队等待车辆阈值改变空闲或车辆较少车道的箭头指示灯，若各个车道的排队数量相当，则不需要改变箭头指示灯；显示模块显示交通箭头灯指示方向。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明能够实时获取到交通路口的车流量情况，根据各个车道的车辆数量信息，智能调整交通指示灯的指向，提高车辆的通行率，缓解交通拥堵情况，提高对道路资源的空间利用率。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明YOLOv3车流量检测算法示意图；
图3是本发明工作流程图；
图4是本发明交通指示灯变换示意图；
图中：1-摄像头，2-车流量检测模块，3-图像预处理模块，4-YOLOv3车流量检测算法，5-交通箭头灯控制模块，6-显示模块，7-车道车流量检测线，8-车道车流量检测线端点，9-车辆目标块，R1-红色左转交通箭头灯，R2-红色直行交通箭头灯，G1-绿色右转交通箭头灯，G2-绿色直行交通箭头灯。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。
参见附图1，一种智能变换的交通路口通行指示系统，包括摄像头1、车流量检测模块2、图像预处理模块3、YOLOv3车流量检测算法4、交通箭头灯控制模块5、显示模块6。所述摄像头1安装在交通箭头灯的支撑杆上，用于拍摄十字路口的车流情况，并将拍摄的视频图片传输给车流量检测模块2。所述摄像头1型号为索迈SM-TYNXQJ。所述车流量检测模块2包括图像预处理模块3、YOLOv3车流量检测算法4。所述车流量检测模块2用于实现对交通路口中各个车道的车辆数目进行统计。所述车流量检测模块2的型号为ARM Coretex-A53。所述图像预处理模块3对摄像头1采集到的视频图像进行灰度化、滤波去噪，并作为YOLOv3车流量检测算法4的输入。所述YOLOv3车流量检测算法4通过对视频图像设定车道车流量检测线，获取视频图像中车辆的位置信息，进而根据车道车流量检测线以及车辆位置坐标判断车辆是否经过车流量检测线，实现多车道车流量统计。所述交通箭头灯控制模块5与车流量检测模块2相连。所述交通箭头灯控制模块5的型号为LPC2103。交通箭头灯控制模块5用于根据各个车道的车辆数目情况控制箭头灯改变指示方向。所述显示模块6与交通箭头灯控制模块5相连。显示模块为箭头交通信号灯，型号为FLxh400-3。显示模块6用于显示改变后的交通箭头灯的指示。
参见图2，YOLOv3车流量检测算法原理如下：
YOLOv3车流量检测算法在初始时设定检测车道车流量检测线，所述车道车流量检测线构成长方形块，为图2中的虚线框，即虚线为虚拟检测线，虚线框内设有车辆目标块，车道车流量检测线设定在每条车道上。YOLOv3算法获取摄像头1获取的每帧的车辆目标块的中心点坐标，与检测线位置进行比较，若车辆目标块中心点在检测线之内，则该车道车流量计数加1。可设定(xs1,ys1)、(xs2,ys2)为第s条检测线的两端坐标；(xi,yi)是本帧第i个车辆标记块的中点坐标。通过公式(1)和公式(2)判定车辆是否在设定的检测线内。
C1＝(xi-xs1)×(ys2-ys1)×(xi-xs2)×(ys1-ys2) (1)
C2＝(xs2-xs1)×(yi-ys2)×(xs1-xs2)×(yi-ys1) (2)
上式中C1为判定车辆中心坐标是否在检测线左右范围之内的参数；C2为判定车辆中心坐标是否在检测线上下范围之内的参数。当C1、C2的值均大于等于0，即判定车辆在虚拟检测线中，进行计数。
参见图3，一种智能变换的交通路口通信指示方法：
S1：由摄像头1采集交通路口的视频图像并将视频图像上传至车流量检测模块2；
S2：车流量检测模块2通过图像预处理模块3对原始的视频图像进行灰度化和滤波去噪处理；图像预处理模块3将数据输入至YOLOv3车流量检测算法4；
S3：YOLOv3车流量检测算法4逐个获取车辆的位置信息，根据车辆位置信息及设置的虚拟检测线，判断车辆位置是否经过虚拟检测线，若经过虚拟检测线，将对应车道的车流量计数加1；否则YOLOv3检测算法4获取下一个车辆的位置信息。
S4：判断是否已经遍历完本帧图像的所有车辆，若没有遍历完返回步骤S3，直至遍历完本帧图像的所有车辆。
S5：车流量检测模块2将经过图像预处理模块3和YOLOv3车流量检测算法4处理后的数据输入交通箭头灯控制模块5，交通箭头灯控制模块5根据统计的各个车道的车流量情况及设置的排队等待车辆阈值改变空闲或车辆较少车道的箭头指示灯的指向，若各个车道的排队数量相当，则不需要改变箭头指示灯；显示模块6显示交通箭头灯指示方向。
参见图4，本发明的交通箭头灯变换示意图如下：
由图4所示，直行车道为红灯，等待在直行车道上的车辆数较多，而两旁的左转车道和右转车道上没有等待车辆，因此本发明的交通箭头灯控制模块5根据设置的排队等待车辆阈值以及实际排队等待车辆数量，智能在右转车道上增加直行指示灯，待指示灯由红转换为绿时，排队在直行车道的车辆可提前变道至右转直行车道，避免在单直行车道上排队等待。图4仅展示一种情况，若严重拥堵，则可以在左转和右转车道的指示灯上同时增加直行指示灯，拥堵车辆可从两旁车道直行。
改变指示灯的排队数量阈值可根据不同路口的交通拥堵情况设置，下面列举2个具体的改变箭头指示灯的情况：
1)在三车道路口，若中间直行车道排队车辆数达到设置的阈值时，比如为10辆及以上，而两边的右转和左转车道上空闲或车辆较少，那么可对左转或右转车道的箭头指示灯增加直行指示灯，当信号灯由红转为绿时，中间直行车辆提前观察到指示灯的变化情况，可变道从两旁车辆直行。
2)在三车道路口，若左转车道排队车辆数达到设置的阈值时，而直行车道空闲或车辆较少，可对直行车道的箭头指示灯增加左转指示灯，当信号灯由红转为绿时，左转车道车辆提前观察到指示灯的变化情况，可变道从直行车道左转。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种智能变换的交通路口通行指示系统，其特征在于：包括摄像头、车流量检测模块、交通箭头灯控制模块、显示模块，
所述摄像头，安装在交通箭头灯的支撑杆上，用于拍摄十字路口的车流情况，并将拍摄的视频图片传输给车流量检测模块；
所述车流量检测模块，用于统计交通路口中各个车道的车辆数目；所述车流量检测模块包括图像预处理模块、YOLOv3车流量检测算法；
所述图像预处理模块，对摄像头采集到的视频图像进行灰度化、滤波去噪，并作为YOLOv3车流量检测算法的输入；所述YOLOv3车流量检测算法，通过对视频图像设定车道车流量检测线，获取视频图像中车辆的位置信息，进而根据车道车流量检测线以及车辆位置坐标判断车辆是否经过车流量检测线，如果车辆经过，将该车道车流量计数加1；所述图像预处理模块与所述YOLOv3车流量检测算法相连；
所述交通箭头灯控制模块，用于根据各个车道的车辆数目情况控制交通箭头灯改变指示方向；
所述显示模块，用于显示改变后的交通箭头灯的指示；
所述摄像头与所述车流量检测模块相连，所述交通箭头灯控制模块与所述车流量检测模块相连；所述显示模块与所述交通箭头灯控制模块相连。
2.根据权利要求1所述的一种智能变换的交通路口通行指示系统，其特征在于：所述摄像头型号为索迈SM-TYNXQJ。
3.根据权利要求1所述的一种智能变换的交通路口通行指示系统，其特征在于：所述YOLOv3车流量检测算法为：在初始时设定检测车道车流量检测线，所述车道车流量检测线构成长方形块，所述长方形块内设有车辆目标块，车道车流量检测线设定在每条车道上，YOLOv3车流量检测算法获取所述摄像头获取的每帧的车辆目标块的中心点坐标，与车道车流量检测线位置进行比较，若车辆目标块的中心点在车道车流量检测线之内，则改车道车流量计数加1；
设定(xs1,ys1)、(xs2,ys2)为第s条检测线的两端坐标；(xi,yi)是每帧第i个车辆标记块的中点坐标，通过公式(1)和公式(2)判定车辆是否在设定的车道车流量检测线内。
C1＝(xi-xs1)×(ys2-ys1)×(xi-xs2)×(ys1-ys2) (1)
C2＝(xs2-xs1)×(yi-ys2)×(xs1-xs2)×(yi-ys1) (2)
上式中C1为判定车辆中心坐标是否在检测线左右范围之内的参数；C2为判定车辆中心坐标是否在检测线上下范围之内的参数。当C1、C2的值均大于等于0，即判定车辆在虚拟检测线中，进行计数。
4.根据权利要求1所述的一种智能变换的交通路口通行指示系统，其特征在于：所述车流量检测模块的型号为ARM Coretex-A53。
5.根据权利要求1所述的一种智能变换的交通路口通行指示系统，其特征在于：所述交通箭头灯控制模块的型号为LPC2103。
6.根据权利要求1所述的一种智能变换的交通路口通行指示系统，其特征在于：所述显示模块为交通箭头灯，型号为FLxh400-3。
7.一种智能变换的交通路口通行指示方法，其特征在于：包括权利要求1-6任意一项所述的一种智能变换的交通路口通信指示系统，包括以下步骤：
S1：摄像头采集交通路口的视频图像并将视频图像上传至车流量检测模块；
S2：车流量检测模块通过图像预处理模块对原始的视频图像进行灰度化和滤波去噪处理，图像预处理模块将数据输入至YOLOv3车流量检测算法；
S3：YOLOv3车流量检测算法逐个获取车辆的位置信息，通过对视频图像设定车道车流量检测线，判断车辆目标块是否经过车道车流量检测线，若经过车道车流量检测线，将对应车道的车流量计数加1，否则YOLOv3检测算法获取下一个车辆的位置信息，直至遍历完每帧图像的所有车辆；
S4：车流量检测模块将经过图像预处理模块和YOLOv3车流量检测算法处理后的数据输入交通箭头灯控制模块，交通箭头灯控制模块根据统计的各个车道的车流量情况及设置的排队等待车辆阈值改变空闲或车辆较少车道的箭头指示灯，若各个车道的排队数量相当，则不需要改变箭头指示灯；显示模块显示交通箭头灯指示方向。
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