基于图像处理的智能交通信号灯设计开题报告

1. 研究目的与意义

近年来城市交通拥堵问题变得越来越严重，传统的固定周期交通灯控制系统不能够根据实时车流量疏导交通，导致交通系统面临道路资源利用率不高的问题。

因此如何识别道路实时交通车流量,并根据各个方向实时车流量实现交通灯的智能控制，这是一个具有挑战性的研究课题。

本项目围绕基于图像处理的智能交通信号控制系统展开研究工作，结合交通摄像头资源，采用人工只能技术对车辆、行人实时通行视频进行处理，得到实时车流量信息和行人流量信息，根据车辆与行人的实时数据动态分配通行时长，从而实现智能调控，提高车辆与行人的通行速率，减少车辆停车次数和行人等候时间,节约资源,保护环境。

2. 课题关键问题和重难点

本项目将研究一种基于嵌入式设备的智能交通灯控制系统，该系统由jetson nano、摄像头模块、交通灯模块构成。

在此设计系统中，以jetson nano为控制核心，通过部署在其上的物体识别算法，智能识别车流量，人流量，从而实现对交通灯各阶段时长的智能控制，提高车辆与行人的通行速率，减少等待时间。

本课题的关键问题在于图像识别模块：模型训练部分难点：（1） 如何实现对车流人流的准确识别（2） 如何兼顾对车流人流识别快速性，同时做到较高的准确度和较高的帧率拟解决方案：通过学习市面上流行的目标检测算法，如r-cnn、fast r-cnn、faster r-cnn、yolo、ssd等，进行一定的融合和优化，以同时达到较高的准确度和较高的帧率。

3. 国内外研究现状（文献综述）

随着计算机技术的更新以及交通发展的要求，近几年来交通发展的重点已经从以前比较落后的交通设施的建设向现代交通系统智能化方向的发展，所以近年来对its智能交通系统[1]的研究和应用的步伐明显加快。

从理论上来说，its智能交通系统它显示了现代交通系统的一种比较高层次的智能化的管理技术，它的本质是以最低的成本和最少的时间来提高现有交通设施的利用率，以这种管理技术来降低交通拥堵，以及减轻交通对空气的污染和更加节约能源。

目前，用于工业监控的传感器网络架构[2]呈现多样化发展趋势，不同的工业联盟、行业领域以及研究机构从自身商业和市场的角度出发，建立了种类繁多的标准。

4. 研究方案

根据任务和实际要求，该总体方案主要有嵌入式设备、摄像头模块、交通信号灯模块等部分构成。

1、嵌入式设备型号的选择：近年来，人工智能领域发展火热，而在硬件资源开发上也是百花齐放，百花争鸣，由于人工智能需要较高的算力，故一般的单片机不予考虑，将选择权放在树莓派和nvidia的jetson系列中。

2019年nvidia公司在nvidia gpu大会上发布了jetsonnano套件，在紧凑、易用的平台上提供现代ai最强大的性能，此后树莓派也发布了新的产品，树莓派4代，号称是在3代树莓派基础上做了全方位的性能提升。

5. 工作计划

第 1 周 接受任务书，领会课题含义，按要求查找相关资料；翻译相关英文资料第 2 周 阅读相关资料，理解有关内容；写出开题报告一份；第 3 周 确定控制器、摄像头识别模块，参阅有关资料，学习神经网络的训练与部署；第 4 周 通过已知数据，训练车流、人流的识别；第 5 周 将训练好的神经网络部署到控制器中；第 6 周 购买材料，搭建硬件电路；第 7 周 分析单片机扩展电路工作原理，设计控制软件框图；完成软件程序；第 8 周 硬件制作调试和完善软件设计； 第 9 周 软硬件联调；验收成果；第10周 完成毕设论文查重，提交毕设论文终稿和检测报告，接受答辩资格审查；第11周 评阅教师评阅论文；学生准备答辩第12周 答辩结束。

第13周 检查毕设文档；毕设结束。