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。
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