【摘 要】
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交通阻塞通常是由于城市路口实际通行能力不足造成的,针对这一现状,设计了基于计算机视觉和深度学习的流量监控智能交通灯系统。近年来,计算机视觉以及神经网络技术~([1])越来越成熟,对车辆以及行人的识别与检测~([2])越来越准确。本文模拟实际的道路交通路口,使用树莓派~([3])为主要控制器搭建模拟路口场景,将摄像头采集的数据通过图像处理以及神经网络,确定行车道路以及行人道路上的车辆数目和行人数目。
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交通阻塞通常是由于城市路口实际通行能力不足造成的,针对这一现状,设计了基于计算机视觉和深度学习的流量监控智能交通灯系统。近年来,计算机视觉以及神经网络技术~([1])越来越成熟,对车辆以及行人的识别与检测~([2])越来越准确。本文模拟实际的道路交通路口,使用树莓派~([3])为主要控制器搭建模拟路口场景,将摄像头采集的数据通过图像处理以及神经网络,确定行车道路以及行人道路上的车辆数目和行人数目。通过数学建模确定交通灯的时延,动态设定交通灯亮灭的时长,彻底改变传统的交通灯控制模式,从而有效地缓解交通
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