視覺傳達交通指示系統設計范文

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摘要：基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統，采用基于ATmega16的車載主控制器和STM32交通燈控制器構成應急信息采集系統，并在上位機載入一個區域模型實現對交通的指示，存在系統處理過程耗時長的弊端。為此設計基于視覺傳達的交通指示系統，系統總體結構包括預處理模塊、交通指示信號燈檢測模塊、交通指示信號燈識別模塊、交通指示信號燈跟蹤模塊和控制模塊，系統采用紅外遙控發射電路，通過紅外遙控發射器發射6個持續信號，2個單次信號和8個獨立通道編碼，實現交通指示信號燈的選定、時間增減和急車強通等功能；對圖像進行預處理和交通指示信號燈進行控制，加強系統的交通指示效果。實驗結果表明，所設計系統能提升交通指示的效果，亮度處理過程僅需4ms，顯著縮短系統的耗時。

關鍵詞：視覺傳達；交通指示；系統設計；圖像預處理；信號燈檢測；控制器

引言

隨著我國經濟發展速度的不斷加快，城市道路交通堵塞和擁擠問題成為當前交通指示系統急需解決的問題。在經濟發展較快的地區，這種問題更加突出，因此設計一種有效的交通指示系統十分必要。文獻[1]提出基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統，采用基于ATmega16的車載主控制器和基于STM32交通燈控制器構成應急信息采集系統，實現對交通指導系統的有效設計；但該系統還需將上位機載入一個區域模型過程，導致系統的處理過程較為繁瑣。文獻[2]提出分塊自適應融合特征的交通標志識別系統，基于分塊HOG⁃LBP自適應融合特征的交通標志識別方法，通過分塊計算梯度直方圖得到權重系數，來判斷交通指示信號燈的指示。該系統采用的自適應融合特征的交通標志識別方法，受外界環境干擾強，實際應用中得到的指導結果可信度差。為解決傳統方法中存在的問題，本文設計一種基于視覺傳達的交通指示系統。該系統能有效提升交通指示信號的檢測和識別結果，縮短系統各個處理過程的耗時，提升系統的整體應用性。

1基于視覺傳達的交通指示系統設計

1.1系統整體設計

本文設計的基于視覺傳達的交通指示系統可實時地對交通指示信號進行檢測[3]、識別，以及將交通指示信號燈的視覺信息傳達給控制模塊，完成系統離線狀態下的視頻分析。系統包含預處理模塊、交通指示信號燈檢測模塊、交通指示信號燈識別模塊、交通指示信號燈跟蹤模塊和控制模塊。系統整體結構如圖1所示。預處理模塊功能是對視覺傳達裝置獲取的視頻信息實施預處理，預處理過程包括感興趣區域設置、灰度化處理以及直方圖增強等操作[4]，為后續交通指示信號燈的檢測、識別和控制做準備。交通指示信號燈檢測模塊在完成亮度濾波后，通過顏色分割得到待選區域的二值圖像，并對其實施形態學處理，采用長寬比、面積幾何形狀將干擾區域剔除[5]。最后根據多幀統計驗證和黑色背光板驗證獲取交通指示信號燈區域。在交通指示信號燈識別模塊中需先對待選區域預處理，后對信號燈的輪廓特征進行特征提取，采用距離函數將獲取的輪廓特征與樣本數據庫進行匹配，得到信號燈的類型，通過構建信號燈幾何模型對交通指示信號燈類型進行判斷。系統對交通指示信號燈的跟蹤模塊基于camshift目標跟蹤算法，提升了交通指示信號燈方向指示速率，控制模塊即控制系統軟件，實現了交通指示。

1.2紅外遙控發射電路設計

本文系統需了解來自十字路口不同方向的信號燈變化情況，實現交通指示信號燈的選定、時間增減和急車強通等功能[6]。紅外遙控發射器能發射6個持續信號，2個單次信號和8個獨立通道編碼，可以滿足系統的實現需求，因此采用紅外發射器為編碼發射專用電路，其設計原理如圖2所示。圖2紅外遙控發射電路Fig.2Infraredremotecontrolemittingcircuit

1.3圖像預處理實現

基于視覺傳達的交通指示系統中圖像預處理實現通過灰度化處理，在灰度圖像中各個像素的R，G，B分量值相同并處于0~255之間，RGB顏色空間中當三者相同時表示一種灰度顏色[7]，且相同值為灰度值。由視覺指示的交通信號燈的發光方式可知，僅有三種顏色的信號燈，當指示燈顯示為紅色燈時，R分量值越高；當其顯示為綠色時，G分量值最高[8]；顯示黃色時，R和G值均較高，說明交通指示信號燈三種顏色與R和G分量相關性較大。因此灰度化處理時，為使交通指示信號燈在不同狀態下均能保持高亮度，本文對最大值法進行改進，將R和G分量中最大值視為灰度值，剔除B分量的影響，處理過程如下：gray(i,j)=Max(R(i,j),G(i,j))式中：gray(i,j)為圖像預處理后灰度圖像在像素點處的灰度值；R(i,j)和G(i,j)為像素點的R和G分量。

1.4交通指示信號燈控制實現

本文設計的基于視覺傳達的交通指示系統中，通過紅外遙控發射器來獲取各個路口的車流量信息，并智能地對交通指示信號燈的交替時間進行分配[9]，維持道路交通中車流量的最大，同時降低綠燈路口無車流量而紅燈路口超長排隊的問題，系統設置的常規等待時間為45s，最大等待時間為1min，確保車流量少的路口車輛不會長時間等待[10]。圖3為系統交通信號燈控制實現流程圖。

2實驗分析

實驗為驗證本文基于視覺傳達的交通指示系統的有效性，對本文系統中交通指示信號燈的檢測和識別性能進行驗證。

2.1交通指示信號燈檢測結果分析

分別在不同的時間內對交通指示信號燈的視頻信息進行采集，從采集到的視頻資料中選取多個片段，并采用手工標記對視頻中每幀圖像進行標記，在有效標記交通指示信號燈圖像的同時記錄信號燈位置信息、狀態以及顏色等信息。系統處理圖像后輸出對交通指示信號燈的檢測和識別結果，其包括信號燈位置、狀態以及顏色等，將手動標記結果與本文系統的輸出結果相比，計算正確率、漏檢率以及誤檢率。為直觀評價本文基于視覺傳達的交通指示系統檢測信號燈的能力，引入漏檢率和誤檢率評價指標。漏檢率即系統未檢測到的信號燈數量與總信號燈的比值，該值越小說明系統檢測交通指示信號燈能力越強；誤檢率即非交通指示信號燈被誤認為是信號燈的數量與信號燈總數的比值，該值越小代表本文系統對非交通指示信號燈的剔除效果越顯著。為突出本文系統對交通指示信號燈的檢測效果，將基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統對交通指示信號燈的檢測結果與本文系統檢測結果進行比較，表1為兩種系統的檢測率結果。分析表1數據結果可知，本文系統對交通指示信號燈的誤檢率最低為6.63%，最高為13.49%，對比傳統基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統誤檢率最低為15.36%和最高32.24%，可以看出，本文系統對交通指示信號燈的檢測能力較強；對比兩種系統的交通指示信號燈漏檢率結果可以看出，本文系統的漏檢率在15%以下變化，傳統基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統的漏檢率整體波動情況均在30%以上，同樣說明本文系統的交通指示信號燈檢測能力強；對比兩種系統的交通指示信號燈的誤檢率結果可以看出，本文系統的誤檢率結果較低，對非信號燈的剔除效果明顯，因此說明本文基于視覺傳達的交通指示系統的應用指示效果好。

2.2信號燈識別結果分析

實驗為分析本文系統對交通指示信號燈的識別性能，通過識別率和誤識別率來進行評價。識別率即系統識別出的正確的交通指示信號燈類型與所有信號燈數量的比值。該值表明本文系統對交通指示信號燈識別的能力，該比值越大說明本文系統對交通指示信號燈的識別能力越強。誤識別率即未正確識別的信號燈類型與識別出信號燈總數的比，該值越小說明，本文系統對交通指示信號燈的識別效果越好。表2為本文系統和基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統的識別結果。分析表2數據結果可知，在相同的天氣和圖像幀數下，本文系統和傳統基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統的交通指示信號燈的識別率和誤識率相差較大。本文系統的信號燈識別率隨著天氣轉變逐漸提升，從78.05%上升到92.77%；而傳統基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統識別率最高僅有63.58%。從誤識別率結果可以看出，本文系統信號燈誤識別率最高僅有6.39%，而傳統基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統誤識別率最低12.69%，最高達到22.45%。對比結果可知，本文系統對交通指示信號燈的識別率較高且誤識率較低，可看出本文系統在不同的天氣環境下的交通指示信號燈的正確識別率高，對交通的指導效果明顯。為對本文系統的運行時間進行分析，對系統各個過程的消耗時間進行測試，為突出比較本文系統運行時間的高效，將基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統的耗時情況與本文系統進行比較，結果如表3所示。分析表3數據可知，在各個處理過程中本文系統的處理時間均低于傳統基于有源射頻識別的應急車輛交通引導系統處理時間。從圖像的亮度處理過程分析，本文系統的消耗時間僅有4ms，傳統系統為13ms，相較本文系統耗時長9ms；對比分析兩種系統對目標跟蹤的時間，本文系統僅需10ms，傳統系統高于本文系統15ms，耗時25ms。說明本文系統的消耗時間短，系統效率高。

3結論

本文以機器視覺為基礎，設計基于視覺傳達的交通指示系統。通過設計硬件紅外遙控發射電路，實現對十字路通指示信號燈的控制。根據實驗結果可知，本文系統對交通指示信號燈的誤檢率最低和最高分別是6.63%和13.49%，本文系統漏檢率始終低于15%；信號燈識別率從78.05%上升到92.77%，且信號燈誤識別率最高僅有6.39%；本文系統圖像的亮度處理過程以及目標跟蹤的時間分別是4ms和10ms。這些數據說明本文系統能有效對交通指示信號燈進行檢測和識別，提升交通指示信號燈檢測和識別能力，能夠滿足現實道路下的應用要求。

作者：陳歡 單位：廣西民族大學相思湖學院