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  • 交通灯的检测部分
    2021-05-22 08:10:37

    郑州航空工业管理学院

    毕 业 论 文(设 计)

    2012 届 电子信息工程 专业 ****** 班级

    题 目 智能交通灯控制系统——软件部分

    姓 名 ***** 学号 ***********

    指导教师 ***** 职称 教授

    二〇一 二 年 五 月 二十一 日

    内容摘要

    交通灯在现代社会交通管理的作用毋庸置疑,但某些所需的功能仍然不具备,本文设计的交通灯不但实现了基本的倒计数功能,还创新的添加了流量控制、可调节时间、紧急情况处理和随时东西、南北通行切换的功能,并对车流量检测和判断做出了多个方案对比,最终确定使用闯红灯警戒线作为车流量检测的方法。

    设计以STC89C52单片机为核心,外接外围电路构成基本电路,编写C语言程序,用keil编译调试,在PROTEUS软件中仿真,用来实现了交通微控制器的模拟。

    智能交通灯控制系统通常要实现车流量自动控制和在紧急情况下能够手动切换信号灯让特殊车辆优先通行。该文主要论述了智能交通灯控制系统的软件实现,还对STC89C52单片机的结构特点和重要引脚功能进行了介绍,同时对智能交通灯控制系统的设计进行了分析。最后利用PROTEUS软件对交通灯控制系统进行仿真。

    关键词

    单片机;STC89C52;车流量;智能交通灯

    Intelligent Traffic Light Control System

    —The software section

    **********************************

    Abstract

    The traffic lights in the modern society traffic management role, but

    some no doubt the functionality needed to still do not have, this paper

    introduces the design of traffic light not only realize the basic pour count

    function, still added the function of traffic control, adjustable time,

    emergency situation and direction switching , and to finalize the use of red

    light running cordon as the methods of traffic detection.we compared a

    number of options of the traffic detection and the judgment.

    Design with STC89C52 single-chip microcomputer as the core, an

    external circuit constitute the basic circuit, periphery type C language

    program, Keil compiling and debugging , PROTEUS software simulation,

    in basically achieved traffic simulation of micro controller.

    Intelligent traffic control system will usually achieve traffic volume

    automatic control and in emergency situations can manual switching lights

    make special vehicle right-of-way.This paper mainly discusses the

    software implementation of the intelligent traffic light control system。

    Microcontroller STC89C52 structural characteristics and pin functions are

    described and important pins are introduced in the paper, and the function

    of the design of the contr

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    千次阅读 多人点赞 2018-07-12 16:35:39
    正如题目所说的,这个项目的主要工作实际上就是实现交通灯检测。在智能交通领域关于交通标志,车道线,车辆前向碰撞预警,后向碰撞预警,车距检测等已经有比较广泛的研究。这些交通相关的计算机视觉方向也是目前...

    项目简介:
    正如题目所说的,这个项目的主要工作实际上就是实现交通灯的检测。在智能交通领域关于交通标志,车道线,车辆前向碰撞预警,后向碰撞预警,车距检测等已经有比较广泛的研究。这些交通相关的计算机视觉方向也是目前自动驾驶汽车正在解决或者已经解决的经典问题。相比于这几个方向,对于交通灯的检测的研究相对较少。交通灯的检测在自动驾驶汽车的安全行驶中至关重要。传统CV的研究中,更多的是针对比较简单的高空架空的交通灯的识别。在复杂的城市环境中,交通灯的检测和识别仍然是一个比较困难的问题。虽然目前借助于Deep Learning 的技术,交通灯的识别效果有了很大的进步。但是复杂城市环境道路中的交通灯检测仍然达不到很高的精度。开设这个项目的目的在于梳理自己的知识,同时提升自己的C++的能力以及基于tensorflow框架的编程和项目搭建能力。这个项目将在github开源。欢迎大家共同进行项目维护。提出宝贵意见。
    以下是github地址:
    https://github.com/Gavinic/Traffic-Lights-Detection
    (1)项目整体设计:
    整个项目主要分为三大部分:Traffic lights locate; Traffic lights detect; Traffic lights recognize;
    Traffic lights locate: 交通灯定位部分主要是对项目所使用的图片进行预处理等操作,准确找到交通灯区域;
    Traffic lights detect: 交通灯检测部分主要是对定位部分得到的交通灯区域进行精确筛选;
    Traffic lights recognize: 交通灯识别部分主要是对检测到的交通灯进行红,黄,绿的颜色区分。
    (2)项目相关数据集:
    Bosch Small Traffic Lights Dataset
    https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/6132




    **(3)传统CV检测效果:** ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20180712154619170?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhdmludg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70) ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20180712154633560?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhdmludg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70) ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20180712154707879?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhdmludg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70) ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20180712154731456?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhdmludg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70) ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/2018071215474794?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhdmludg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)

    (4)基于Tensorflow深度学习框架的交通灯识别效果:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    (5)参考资料:
    1,Traffic Light Mapping and Detection
    2,Traffic Light Detection: A Learning Algorithm and Evaluations on
    Challenging Dataset
    3,A Tlreshold Selection Method from Gray-Level Histograms
    4,城市环境中交通对象检测与识别研究
    5,复杂场景下交通灯的检测与识别方法研究
    以上只列出了主要的参考文献,整体算法主要是借助各个文章的部分思想,进行整体算法方案的设计和实现。
    (6)Code overview:
    这里写图片描述

    这是一个持久的project,后续会逐部分分析和讲解相关的代码和算法原理。整个项目的代码除了少部分引用外,其他的全部来源于笔者原创。由于本人比能力有限,代码结构和质量可能存在一些瑕疵,希望各位可以提出宝贵意见,以及在github上contribute,共同完善这个工程。目前实现了算法部分,后续计划加上软件界面。最终形成一个完整的产品。

    展开全文
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  • python交通信号灯检测yolov5交通信号灯识别,红绿灯检测,左转右转识别 交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分,其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言,在实际的道路场景中采集的交通...

    python交通信号灯检测yolov5交通信号灯识别,红绿灯检测,左转右转识别

    交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分,其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言,在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景,且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分,如下图所示。针对这些难点,国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。

    import argparse
    
    from models import *  # set ONNX_EXPORT in models.py
    from utils.datasets import *
    from utils.utils import *
    
    
    def detect(save_img=False):
        imgsz = (320, 192) if ONNX_EXPORT else opt.img_size  # (320, 192) or (416, 256) or (608, 352) for (height, width)
        out, source, weights, half, view_img, save_txt = opt.output, opt.source, opt.weights, opt.half, opt.view_img, opt.save_txt
        webcam = source == '0' or source.startswith('rtsp') or source.startswith('http') or source.endswith('.txt')
    
        # Initialize
        device = torch_utils.select_device(device='cpu' if ONNX_EXPORT else opt.device)
        # if os.path.exists(out):
        #     shutil.rmtree(out)  # delete output folder
        os.makedirs(out, exist_ok=True)  # make new output folder
    
        # Initialize model
        model = Darknet(opt.cfg, imgsz)
    
        # Load weights
        attempt_download(weights)
        if weights.endswith('.pt'):  # pytorch format
            model.load_state_dict(torch.load(weights, map_location=device)['model'])
        else:  # darknet format
            load_darknet_weights(model, weights)
    
        # Second-stage classifier
        classify = False
        if classify:
            modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2)  # initialize
            modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model'])  # load weights
            modelc.to(device).eval()
    
        # Eval mode
        model.to(device).eval()
    
        # Fuse Conv2d + BatchNorm2d layers
        # model.fuse()
    
        # Export mode
        if ONNX_EXPORT:
            model.fuse()
            img = torch.zeros((1, 3) + imgsz)  # (1, 3, 320, 192)
            f = opt.weights.replace(opt.weights.split('.')[-1], 'onnx')  # *.onnx filename
            torch.onnx.export(model, img, f, verbose=False, opset_version=11,
                              input_names=['images'], output_names=['classes', 'boxes'])
    
            # Validate exported model
            import onnx
            model = onnx.load(f)  # Load the ONNX model
            onnx.checker.check_model(model)  # Check that the IR is well formed
            print(onnx.helper.printable_graph(model.graph))  # Print a human readable representation of the graph
            return
    
        # Half precision
        half = half and device.type != 'cpu'  # half precision only supported on CUDA
        if half:
            model.half()
    
        # Set Dataloader
        vid_path, vid_writer = None, None
        if webcam:
            view_img = True
            torch.backends.cudnn.benchmark = True  # set True to speed up constant image size inference
            dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz)
        else:
            save_img = True
            dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz)
    
        # Get names and colors
        names = load_classes(opt.names)
        # colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(names))]
        colors = [(0, 255, 0), (0, 0, 255), (0, 0, 155), (0, 200, 200), (29, 118, 255), (0 , 118, 255)]
    
        # Run inference
        t0 = time.time()
        img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device)  # init img
        _ = model(img.half() if half else img.float()) if device.type != 'cpu' else None  # run once
        for path, img, im0s, vid_cap, frame, nframes in dataset:
            img = torch.from_numpy(img).to(device)
            img = img.half() if half else img.float()  # uint8 to fp16/32
            img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
            if img.ndimension() == 3:
                img = img.unsqueeze(0)
    
            # Inference
            t1 = torch_utils.time_synchronized()
            pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
            t2 = torch_utils.time_synchronized()
    
            # to float
            if half:
                pred = pred.float()
    
            # Apply NMS
            pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres,
                                       multi_label=False, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)
    
            # Apply Classifier
            if classify:
                pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)
    
            # Process detections
            for i, det in enumerate(pred):  # detections for image i
                if webcam:  # batch_size >= 1
                    p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy()
                else:
                    p, s, im0 = path, '', im0s
    
                save_path = str(Path(out) / Path(p).name)
                print(save_path)
                s += '%gx%g ' % img.shape[2:]  # print string
                gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]]  #  normalization gain whwh
                if det is not None and len(det):
                    # Rescale boxes from imgsz to im0 size
                    det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
    
                    # Print results
                    for c in det[:, -1].unique():
                        n = (det[:, -1] == c).sum()  # detections per class
                        s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)])  # add to string
    
                    # Write results
                    for *xyxy, conf, cls in det:
                        if save_txt:  # Write to file
                            xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  # normalized xywh
                            with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file:
                                file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh))  # label format
    
                        if save_img or view_img:  # Add bbox to image
                            # label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf)
                            label = '%s' % (names[int(cls)])
                            plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)])
    
                # Print time (inference + NMS)
                print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1))

    python交通信号灯检测yolov5交通信号灯识别,红绿灯检测,左转右转识别

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    交通信号灯检测与行人过马路策略

    一.概述

    在智能交通领域关于交通标志,车道线,车辆前向碰撞预警,后向碰撞预警,车距检测等已经有比较广泛的研究。这些交通相关的计算机视觉方向也是目前自动驾驶汽车正在解决或者已经解决的经典问题。相比于这几个方向,对于交通灯的检测的研究相对较少。交通灯的检测在自动驾驶汽车的安全行驶中至关重要。传统CV的研究中,更多的是针对比较简单的高空架空的交通灯的识别。在复杂的城市环境中,交通灯的检测和识别仍然是一个比较困难的问题。虽然目前借助于Deep Learning 的技术,交通灯的识别效果有了很大的进步。但是复杂城市环境道路中的交通灯检测仍然达不到很高的精度。

    交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分,其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言,在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景,且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分。针对这些难点,国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。总的来说,大多基于传统的图像处理方法;但目前也有用强学习能力的卷积神经网络去进行识别,但这类方法往往需要大量的训练样本避免过拟合的风险。截至目前的大多数方法都是在各种颜色空间中利用信号灯颜色的先验进行分割得到兴趣区域,然后再通过信号灯所特有的形状特征和角点特征等进行进一步的判定。

    在这里插入图片描述

    二.信号灯检测识别技术方案

    1. 传统图像识别方案

    1) 颜色分割

    为了消除噪声,光照等因素的干扰,首先对采集的图像进行直方图均衡化。即:对每一个通道(R,G,B)数据进行直方图均衡化,再合并为一个3通道图像。颜色特征是交通信号灯重要而显著的特征之一。要对交通信号灯进行颜色分割,首先要选择合适的色彩空间。RGB色彩空间中的R、G、B这3个分量之间相关性较高,受光照影响较大,不利于颜色分割。因此,对RGB这3个通道数据进行归一化,即R=R./(R+G+B),G=G./(R+G+B),B=B./(R+G+B)R=R./(R+G+B),G=G./(R+G+B),B=B./(R+G+B);然后,统计了不同环境条件下拍摄的交通信号灯的红色、绿色的R,G,B值,确定交通信号灯的颜色阈值。

    2)感兴趣区域提取

    该步骤的主要目的为对分割的红色通道图像和绿色通道图像,进行联通区域的标定,并提取区域的基本几何特征,比如长度,宽度,长宽比,面积(即白色像素个数)。

    3)信号灯区域判定与识别

    该步骤在前一步骤的基础上根据信号灯的特有特征过滤出真正的信号灯区域。本技术使用了3个先验知识:信号灯面积;信号灯形状;信号灯的黑色边框。

    信号灯面积

    本技术设置的上下限是10,200;可根据实际情况进行设定,过滤面积过大或过小区域。

    信号灯形状

    形状特征是交通信号灯重要而显著的另一特征,尽管气候、道路环境等会对采集的交通信号灯产生不同程度的噪声、褪色及形变,但是交通信号灯的形状和几何尺寸不会发生太大的变化。对于圆形交通信号灯使用圆形度检测,过滤圆形度过低的区域,其中圆形度是指候选区域边缘接近圆形的程度
    。圆度的定义为CircleMetric=潜在白色区域面积/外接矩形框面积CircleMetric=潜在白色区域面积/外接矩形框面积,该值如果为0.785,则为圆形;设置的阈值为0.5。

    信号灯的黑色边框

    交通信号灯在形状上有个显著的特征,即它的灯板是一个黑色矩形框。根据交通信号灯的设计规范,利用该特征可以将交通信号灯的范围提取出来。可采用SVM分类器,进行识别。

    a. 首先根据一些训练图像建立黑色边框正样本,即在工程中用鼠标框住黑色灯框,在该区域内提取颜色直方图;重复操作,得到正样本集;同样的道理,我们在训练图像中其它区域提取负样本集;最后在颜色直方图的特征空间中学习出分割超平面。

    b. 在识别前加载训练好的SVM文件,而后在之前检测出的白色连通区域的上下位置提取一定大小无重叠区域,在该区域内提取颜色直方图特征;

    c. 根据该颜色直方图特征,根据训练的分割超平面预测其类别;

    d. 如果是,则白色区域可进一步判定为信号灯区域;若不是,则过滤掉该区域。

    在这里插入图片描述

    1. 深度学习方案

    目前,各路研究者已经开发出了特定的方法来解决这一问题。

    1)项目整体设计:

    整个项目主要分为三大部分:Traffic
    lights locate; Traffic lights detect; Traffic lights recognize;

    Traffic lights locate: 交通灯定位部分主要是对项目所使用的图片进行预处理等操作,准确找到交通灯区域;

    Traffic lights detect: 交通灯检测部分主要是对定位部分得到的交通灯区域进行精确筛选;

    Traffic lights recognize: 交通灯识别部分主要是对检测到的交通灯进行红,黄,绿的颜色区分。

    2)项目相关数据集:

    Bosch Small Traffic Lights
    Dataset

    三.行人过马路实验方案

    过马路是我们走在大街上参与交通路权的重要交通场景之一。车辆驾驶员和行人之前通常使用非语言交流来相互判断协商人行横道是否可以通行。随着没有人工安全员的自动驾驶汽车上路,无人车很难将车辆的驾驶意图传达给十字路口的行人,这可能会使行人和其他道路使用者的安全性降低。

    比如福特在研究车辆顶端粘贴灯带来向行人示意;

    在这里插入图片描述

    捷豹的车辆用投影在地上的字条来示意行人;

    在这里插入图片描述

    还有Drive.ai而直接使用了LED灯带显示出车辆下一步的信息来解决行人过马路的问题。

    在这里插入图片描述

    但是,这些方法都有一些不符合逻辑的地方,除非每辆汽车都以相同的方式进行操作,否则此策略将行不通。例如,除非汽车制造商就前灯应如何传达某些信息或政府制定规则达成共识,否则不可能确保行人了解该信息。对于新技术,例如汽车上的LED留言板,也是如此。在不学习多个系统的情况下,需要有一套行人可以理解的标准消息。

    即使车辆以相同的方式进行通信,也有几辆汽车接近十字路口并做出关于停车的独立决策可能会造成混乱。想象一下,有三到五辆自动驾驶汽车靠近人行横道,每一辆都显示自己的信息。行人在决定是否过马路之前,需要在行驶的汽车上阅读所有这些信息。

    通过对行人的安全感进行研究,发现行人对红绿灯的信任超越了对自动驾驶汽车的恐惧。这就说明帮助行人信任并与自动驾驶汽车安全互动的一种方法可能是将汽车的驾驶行为与交通信号灯联系起来。

    他们建立了一个虚拟现实模拟器,让人们体验街道十字路口并选择是否要过马路。在不同的模拟中,自动驾驶汽车或多或少地表现得就像一个激进的驾驶员。在更具侵略性的模式下,汽车将在最后可能的瞬间突然停车,以让行人过马路。在较不积极的模式下,它会更早开始制动,并向行人表明它将为他们停下来。

    激进驾驶降低了行人对自动驾驶汽车的信任,使他们不太可能过马路。但是,只有在没有交通信号灯的情况下,这才是正确的。当有灯光时,行人聚焦在交通信号灯上,通常会过马路,而不管汽车是否在积极行驶。这表明行人对交通信号灯的信任超过了对自动驾驶汽车行为的担忧。

    该团队最终研究出了更好的方法,是使汽车与交通信号灯直接通信,行人已经着眼于了解当前的交通信号灯。通过在无线网络中进行接入,汽车可以比通过等待相机看到的交通灯更早地知道交通灯在做什么。

    这项技术仍在开发中,研究诸如如何在汽车和信号之间发送消息和确定消息优先级的问题。它可以有效地将无人驾驶汽车置于交通信号灯的控制之下,并具有适应当前状况的方法。例如,一个交通信号灯可能告诉正在驶近的汽车将要变成红色,从而使他们有更多的时间停车。在湿滑的道路上,汽车可能会要求灯保持绿色几秒钟,因此无需突然停止。

    为了实现这一目标,工程师和政策制定者需要共同努力,开发技术和制定规则。每个人都必须更好地了解对方的所作所为。同时,他们需要了解并非每种解决方案都适用于每个地区或社会。

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空空如也

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