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交通信号灯的智能控制关键在于交通信息的获取。当前，尽管获取交通信息的方法多种多样，如：通过分析城市道路交通流量变化的特点，提出一种基于数据融合的检测方法；基于不同相位的动态最小时间需求，并以相位通性需求时间为研究对象，以动态相位时间差为状态转换控制目标，建立了单路口交通信号控制的一种动态智能控制方法；使用云理论的基本算法处理公交车辆反馈信息，对含有不确定的多维度公交信号综合处理，并综合各种道路信息以决定交通信号灯的通行时间长度方案。然而，这些方法均未涉及到自动采集、处理与分析路口交通流量信息的核心技术问题。 就信息传感技术而言，目前大多数城市交通信号灯控制方法基本上还是采用感应线圈等设备来获取交通信息。由于这种交通量检测设备需要埋设在道路下面，使得安装与维护都很不方便，经济成本高、抗干扰性差而且感应范围极为有限，难以普遍推广。 随着“电子警察”应用的日益普及，在城市的许多交叉路口早已装配采集交通流量的摄像装置。尽管配制这些摄像装置的初衷是用于人工监控，但是，这些摄像装置无疑可以成为拾取道路车流图像的硬件基础。显然，基于图像信息的视感技术必将成为获取交通（车流）信息的重要手段之一，特别是在城市交通信号灯的智能控制中能够起到越来越重要的作用。然而，要实现交通系统智能化，却不是一项简单的技术，关键在于如何充分、有效和实时地获取交通信息。 针对当前城市交通信号灯控制的技术缺陷，即国内大多数城市交通信号灯控制方法仍然停留在时间程序控制的技术层面，或者采用感应线圈等设备来获取道路交通信息等技术现状，提出一种交通信号灯智能控制算法。 该系统算法由图像边缘检测、道路行车类型切割、纵向坐标投影和车流长度分析等核心技术组成，能够充分、有效和实时地获取交通流量信息，使城市交通信号灯的开/关时间能够根据道路上车流量的实际大小实施准确控制，因此使交通信号灯的控制达到智能化的技术水平，为最终实现城市智能交通提供科学的信息基础。 |