基于深度学习的智能交通灯控制方法探索

2020-12-29周劲男

科学与信息化 2020年35期

周劲男

中邦山水规划设计有限公司吉林长春 130000

1 深度学习与交通灯智能化控制

自2006年开始，深度学习技术开始在信号与信息领域发挥作用，并在交通信号灯智能化控制系统的设计应用中获得了更好的控制方法，通过对全局性的交通流量预测分析，对信号灯做好全面调整，不断优化车辆的通行，从而提高了道路车辆的通行效率，不仅可以减少环境污染，更重要的是使得道路资源利用率实现了最大化[1]。

2 基于深度学习的智能交通灯控制系统结构设计及实现

本文以从两个方向进行交通指挥的十字路口为例，进行基于深度学习的智能交通灯控制系统的结构设计研究。该路口两个方向均设有绿、黄和红指示灯，持续时间分别为20s、5s、25s，同时当出现需临时优先放行通过消防车、救护车、警车等紧急情况时，可亮起任一路口红灯，待紧急情况结束后恢复原本状态。根据相关需求，就该路口智通交通灯控制系统设计五个组成模块：控制模块、时钟分频模块、分位模块、显示模块和图像识别模块。

2.1 路段通行效率计算

首先，对路段通行效率进行计算。在交通工程中，交通流中的车辆数越多，运行速度越快，通行效率越高。采用最基本的交能流通行效率公式进行相关计算，公式为：

根据中国的实际情况，就单个路口单股车道车辆交通延误的现象，进行相关的优化计算，相关公式为：

其中，E表示路口通行效率（veh＊km/h），S表示交通流穿越路口的轨迹长度，t表示交通流在路口的实际通行时间。

2.2 控制模块实现

采用基于VHDL程序的具备计数器计数值及在紧急情况下可控制发光二极管亮灭和颜色改变的功能元器件，利用QurtusII软件控制模块，在输入信号hold=’1’和输出信号reda=redb=’1’的控制下使两个路口信号灯变红；在输入信号hold=‘0’的控制下，B路口和A路口信号灯分别变红、变绿，亮灯时间为20S，随后A路口信号灯变黄5S，后A路口和B路口信号灯分别变为红色、绿色，并维持20S亮灯时间，最后B路口信号灯变黄，并维持5S。由此实现控制模块的功能。

2.3 时钟分频模块实现

通过对设为20MHz的系统时钟信号利用VHDL语言进行仿真分频得到的10Hz和1Hz时钟信号，由此获得时钟分频模块。

2.4 分位模块实现

分位模块的作用是将倒计时数值分为两个单独的数字，以克服因七段数码管屏幕只能显示最大数值为9的数字的问题。通过在QurtusI1软件中利用VHDL程序进行仿真编写，对时钟信号clock的输入信号numin进行读取，并分别形成代表十位数的输出信号numa和代表个位数的输出信号numb，从而实现分位模块的分位功能。

2.5 显示模块实现

由于交通信号灯的倒计时数值为十进制，而显示模块的编译码规则为七段译码器，两者需要通过在QuartusII软件中采用VHDL程序进行编译仿真编写，并对钟信号clock提供的不同输入信号进行相应的数码管数字显示，以此实现显示电路的功能[2]。

显示模块信号显示对应表

输入信号输出信号数码管显示数字qin=“0” 111111 0 qin=“1” 000110 1 qin=“2” 1011011 2 qin=“3” 1001111 3 qin=“4” 1100110 4 qin=“5” 1101101 5 qin=“6” 1111101 6 qin=“7” 0000111 7 qin=“8” 0001111 8 qin=“9” 1101111 9 qin=“10” 000000 10

2.6 图像识别模块实现

对于紧急情况的处理，需通过图像识别模块对紧急车辆进行识别判断并做出快速的处理改变交通信号灯状态。图像识别模块是通过利用计算机视觉技术在caffe平台上采用目标检测框架FasterR-CNN来进行紧急车辆识别。在训练过程中，利用由警车、消防车、救护车三类共11368张图片形成的训练集进行训练，可使模块检测准确率达到90.6%。