摘要

随着机动车数量的持续增加城市交通拥堵问题日愈明显,为了缓解交通拥堵,本文设计了一种智能交通系统。在车辆检测部分:利用背景均值建模解决ViBe背景建模产生鬼影的问题,针对不同复杂程度的背景赋予不同的背景更新速率来实现自适应背景更新策略。交通灯配时部分:针对单级模糊控制以排队长度作为模糊控制输入误差较大的问题,构建了基于拥堵强度的两级模糊控制器,经过模糊推理和清晰化后得出配时方案,从而对绿灯时间做出调整。实验结果表明,在车流量检测部分:通过不同类型的交通场景测试,改进的ViBe算法在车辆流量的综合准确率相比ViBe算法提升了11%,能够为配时策略提供准确的数据支撑。红绿灯配时部分:本文提出的基于两级模糊控制的信号灯配时策略在3种流量场景下与现有交通灯配时方法相比,车辆平均延误时间和车辆平均通行时间分别降低了3.34和5.65 s以上,能够起到缓解交通拥堵的作用。

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