一种自适应交通信号灯系统

殷 玲，许永康

（广东交通职业技术学院，广东 广州 510650）

0 引 言

随着国民经济的不断发展，我国人民生活水平有了较大幅度的提高，汽车逐渐成为每家每户的必需品。据公安部统计，截至2021年3月全国机动车保有量达3.78亿辆，其中汽车2.87亿辆；机动车驾驶人数达到4.63亿，此外汽车驾驶人数达到4.25亿。与2020年全国机动车保有量达3.72亿辆相比，2022年第一季度增加了600万辆。但现有交通灯的控制方案存在众多不足，控制方案欠佳，传统交通灯的红灯和绿灯的亮灯时间是固定的，存在一定的不合理性，使得城市塞车现象越来越严重。随着汽车制造业蓬勃发展，汽车数量急剧增加，道路交通越来越拥堵已然成为社会不可忽视的问题，并且我国天气多变，例如北京等大城市经常会出现大雾天气而影响交通造成事故。不仅仅是城市地区，节假日返乡高峰期，因交通信号灯红绿灯时间固定，在某一相位的车辆短时间内大量增加时，三四线城市的拥塞也非常明显[1,2]。交通压力越来越大，城市地区拓宽车道已不可行。

现有的交通通行秩序存在极大的交通资源浪费和交通安全隐患。因此，开发智能交通控制技术、合理设置交通路口交通信号灯分配时间显得尤为重要。本文提出的自适应交通信号灯系统将在缓解道路拥塞、资源合理利用、快速高效率出行等方面发挥更大的作用，为人们创造一个安全、畅通的交通出行环境。

1 系统概括

自适应交通信号灯系统，利用交通灯上的摄像头拍摄视频获取图帧，经过图像处理、车辆轮廓提取后统计实时车辆数，由控制中心自动调整交通灯亮灯方案；交通灯上装有自动天气检测器，通过传感器传送到控制中心进行智能数据分析，自动调整交通灯的空气可见度和穿透度。本系统利用机器视觉技术、通信技术等技术实现智能化，具有成本低、易实现、效率高的特点[3,4]。

自适应交通信号灯系统的设计本着为人民群众提供安全保障、提高出行效率的初心，采用视频监控技术、红外线成像技术、多媒体传输技术、通信技术、大数据智能分析技术、机器视觉技术等，快速、准确地统计车流量信息和掌握天气情况；经过数据分析后由控制中心自动适配交通灯的亮灯方案和交通灯的空气可见度、穿透度，是群众安全出行、畅通出行的屏障。

2 工作原理

基于机器视觉的自适应交通信号灯系统，主要由多个图像采集模块、图像识别模块、交通灯控制器、通信模块等组成。其中图像采集单元设在路口交通灯上，用于采集路口第一图像；图像识别模块连接图像采集单元的输出端和交通灯控制器的输入端，各传感器也与交通灯控制器的输入端连接；通信模块与交通灯控制器互联，交通灯控制器做出反应并由交通灯模块和语音提示模块执行。系统整体结构如图1所示。

图1 系统结构

交通灯控制系统的图像采集模块包括第一图像采集单元和第二图像采集单元，通过第一图像采集单元实时采集对应车道内车辆的第一图像，通过第二图像采集单元实时采集对应人行道路口人群的第二图像；再通过图像识别模块对第一图像和第二图像进行识别处理得到对应车道内的车流量数据和对应人行道路口的人流量数据，进而将该车流量数据和该人流量数据传输到交通灯控制器，由交通灯控制器根据该车流量数据和人流量数据实时调整交通灯模块的红绿灯显示时长；同时交通灯上的能见度传感器和雨量传感器把实时检测到的天气情况传到交通灯控制器，由交通灯控制器根据天气信息调整交通灯模块的红绿灯显示时长以及红绿灯的空气可见度和穿透度。如此便可以有效地缓解交通拥堵，提高出行效率，并且能够很好地提醒司机注意人群信息、天气信息，预防交通事故发生，提高安全保障[5,6]。

3 功能模块

自适应交通信号灯系统主要包括图像识别模块、交通灯控制模块、交通灯模块、传感器模块、通信模块、语音模块[7]。

3.1 图像识别模块

图像采集摄像机安装在路口交通灯上，实时拍摄车辆图像，通过提取车辆轮廓并实时统计200～300 m范围内的车辆数，提高对不同相位车流量统计的准确性；同时采集不同人行道路口人群的图像，考虑到在夜晚或一些恶劣天气环境下，采用普通光学摄像头并不能准确获取车流量和人流量数据，因此可采用红外热成像仪来获取图像，然后通过图像二值化、边缘检测、轮廓提取和统计等处理后得到车流量和人流量数据。

3.2 交通灯控制器

选用Arduino控制器[8]，Arduino是基于AVR单片机设计的电路板，也是一个开源平台，板上的输入/输出口可以直接外接电路。在Arduino平台的软件部分，开发者可根据自己的喜好运用不同的软件编程，如C语言、C++等。Arduino有很多封装好的库，可以直接使用，用Arduino设计交通控制电路可大大降低硬件制作难度。交通灯控制器用于根据车流量数据和人流量数据实时调整交通灯模块的红绿灯显示时长，可预先设置好相应的车流量阈值、人流量阈值以及相应的显示时长调整规则，例如当车流量高于第一车流量阈值且人流量低于第一人流量阈值时，增加对应的车道绿灯和人行道红灯的显示时长，又如当车流量低于第二车流量阈值且人流量高于第二人流量阈值时，增加对应的车道红灯和人行道绿灯的显示时长。

3.3 交通灯模块

交通灯模块是实时显示红绿灯的装置，设置在同一个交通路口的多个交通灯模块，分别用于对不同方向车道内的车辆和人行道路口的人群进行提示。由于一般情况下交通路口黄灯持续时间较短，本系统中的红绿灯显示时长的调整仅针对红灯和绿灯的显示时长，不对黄灯的显示时长做调整。此外，同一个交通路口的多个红绿灯状态必须符合交通通行互斥原则[9,10]。

3.4 传感器模块

在不同的能见度下，红绿灯灯光的传播距离不同。大雨、大雾天气对能见度的影响极大。因此，此系统增加能见度传感器和雨量传感器，通过能见度传感器实时采集当前环境的空气能见度。当空气能见度低于预设的能见度阈值时，可提高信号灯光线在空气中的可见度、穿透度，通过雨量传感器实时采集当前环境的降雨情况，当降雨量高于预设的雨量阈值时，可适当增加车道绿灯和人行道红灯显示时长，以保证车辆的通行效率。

3.5 通信模块

通信模块与交通灯控制器互相连接，用于与控制中心的云端通信，把自适应交通信号灯系统产生的数据传输到云服务器，同时定期将系统的数据信息进行存储和更新。

3.6 语音提示模块

语音提示模块根据实时的车流量信息和人流量信息进行语音播报，可以提醒行人和车辆驾驶员注意周边环境，提高通行效率和安全性。如遇紧急情况，还可通过语音模块发布紧急通知等。

4 执行步骤

具体执行步骤如图2所示。

图2 系统执行步骤

总体来说，一种基于机器视觉的自适应交通信号灯系统，通过安装在交通路口的摄像头采集车辆视频信息，由图像处理技术获取车辆数量信息，并将数据传输到交通控制器，控制器根据车辆数量确定下一个红绿灯周期的红绿灯配时方案。

5 结 语

自适应交通信号灯系统通过视频图像采集，经过图像识别、图像处理等过程，快速、准确地统计出一定范围内的车流量、人流量，同时利用能见度传感器和雨量传感器自动检测天气情况；然后将各数据信息传送到交通灯控制器，控制器对接收到的数据进行智能分析后，对红绿灯的亮灯时间方案和红绿灯能见度进行实时调配，并传输到交通灯模块上做出响应；同时设立在路口旁的语音模块根据控制器发出的信息进行语音播报提醒，以此来提高交通出行效率和出行安全性。