基于深度学习的智能交通的控制系统研究

作者：胡宇博; 刘志东^*; 殷婉婷

来源：无线互联科技, 2022, 19(15): 25-27.

• 深度学习
• 机器视觉
• 树莓派
• ZigBee

现有的红绿灯大多采用固定的等待和通过时间。这种定时控制不能适应车流的实时变化,容易出现空车道占用时间、运输效率低的现象。文章针对红绿灯分布不均造成的交通拥堵等诸多问题,设计了通过机器视觉实现并基于深度学习的交通智能监测的控制系统。文章使用Linux,通过摄像头采集交通路口车辆的图片,再把采集到的图像信息通过ZigBee无线传输到raspberry主控模块中,最后完成图像数据的分析并做到实时学习,实现对车流量的实时监控,并根据路口实际车流量合理控制和分配各个方向的红绿灯时长,有效减少道路车辆的等待时间,提高通行效率。

• 单位
  吉林农业科技学院