智能交通灯控制系统：机器视觉与STM32实现

"这篇文档是关于基于机器视觉的交通灯控制系统设计的报告，主要讨论了如何利用STM32微控制器和机器视觉技术实现智能交通灯的优化配时。报告涵盖了系统的硬件架构、软件算法和实际功能验证。" 在这个项目中，交通灯控制系统的设计基于机器视觉技术，目的是提高交通路口的通行效率。系统的核心处理器采用了STM32微控制器，这是一款广泛应用在嵌入式领域的32位微控制器，以其高性能和低功耗特性，适合于实时处理图像数据。 硬件部分包括以下几个关键组件： 1. 树莓派：作为一个小型计算机，树莓派在这里用于图像处理任务，它搭载了OpenCV库，能进行图像去噪、背景提取和车辆检测等操作。 2. 摄像头：用于实时采集交通路口的图像，有两个摄像头来获取不同方向的车辆信息。 3. 数码管和LED小灯：用于显示当前交通灯状态和可能的辅助信息。 4. 杜邦线和其他连接器：用于连接各个硬件组件，形成完整的系统。 5. 电源模块：提供稳定的工作电压，确保系统正常运行。 软件方面，系统利用了OpenCV库进行图像处理。首先，通过中值滤波去除图像噪声，然后进行背景建模和更新。背景差分算法用于识别移动的车辆，接着通过阈值分割将车辆从背景中分离出来，形成二值化图像。接下来，采用改进的加权面积法分析二值化图像，统计路口的车辆数量和状态。根据这些实时车流信息，STM32会计算出最佳的红绿灯配时策略，以最大程度地减少车辆等待时间，提升交通流量。 在实际应用中，这个系统建立了一个实物模型并进行了功能验证。结果显示，图像采集模块能有效捕获路口图像，处理模块可以准确提取车辆信息，并能在不同路况下做出合理的红绿灯控制决策。 关键词涉及的领域包括机器视觉、图像处理、OpenCV、交通灯控制和STM32通信，表明这个项目整合了多个关键技术，实现了智能化的交通管理方案。这种基于机器视觉的交通灯控制系统具有广阔的应用前景，可以显著改善城市交通状况，减少交通拥堵，提高交通效率。