当今社会人口与车辆数目的不断增多,对于交通行业提出了更高的要求。城市的未来属于智慧交通的时代。然而当前城市交通系统中存在着诸如交通拥堵、交通事故、停车困难等一系列问题。其中交通拥堵严重影响了人们的幸福感,因此本文对交通拥堵问题进行了一系列的分析研究。本文通过机器视觉技术对交通拥堵进行了判定分级,以信号灯智能配时调度车辆通行的方式实现了拥堵缓解,最终对十字路口交通情况进行了仿真实验。主要内容如下:首先,对交通拥堵进行分析需要进行交通指标的检测,应用机器视觉技术,在道路上安装摄像头,处理拍摄到的视频。以背景差分法检测车辆数目指标,并通过混合高斯背景建模建立可实时更新的背景模型,避免了光照对视觉技术的影响;以虚拟线圈法为理论基础,通过构建虚拟线圈来统计车辆行程与时间,检测车辆速度指标。其次,针对无固定标准的交通拥堵判定问题。根据DS证据理论,建立交通拥堵的识别框架;根据车辆数目和车速搭建拥堵分级模型,识别出不同级别的拥堵场景,针对不同的拥堵场景采用不同的应对措施。最后,针对如何进行交通拥堵缓解这一问题,采用信号灯智能配时调度车辆通行。对现有固定配时信号灯的工作模式进行改善。以车辆数目和车速为输入,绿灯的延时时间为输出,搭建模糊控制器,实现信号灯智能配时调度车辆通行。以交通仿真软件为平台,设计固定配时下的十字路口与智能配时下的十字路口对比实验,验证了信号灯智能配时调度车辆能够提高道路的通行能力,缓解交通拥堵。