智能紅綠燈的發展與應用探討

劉佳陽 李浩 楊靖澤

摘要：當前交通擁堵已經成了常態，十字路口尤為嚴重。而現有的紅綠燈控制大多采用固定配時方式，時常會出現不同方向上車流量不同但放行時間相同的，進而導致車輛堆積，造成路口交通擁塞，并且也可能出現交通盲指揮。為了使十字路口通行效率最大化，引入智能紅綠燈系統是必須的。該文介紹了國內外智能紅綠燈數十年的研究歷程。并且提出了基于計算機視覺與云計算的智能紅綠燈的研究探討。應用智能紅綠燈使各十字路口的車輛通行能力達到最大，進而大大提高出行效率。

關鍵詞：智能紅綠燈;通行效率;交通擁塞;計算機視覺;云計算

中圖分類號：TP31 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）10-0256-02

第二次工業革命以來，工業水平得到了極大進步，機動車進人千家萬戶。而隨之而來的車輛擁塞現象極大地影響了人們的出行效率。當前紅綠燈采用的是固定配時，雖然設置簡單，但是設定時間不靈活。根據實時路況調節配時的智能紅綠燈的能大大緩解交通壓力。近幾十年來，全球各國的對智能紅綠燈的研究從未停止。隨著科技的進步，智能紅綠燈系統的更新迭代也是極為頻繁的。近年來，計算機視覺與云計算技術的興起，給了智能紅綠燈提供了一個新的發展思路。兩者與智能紅綠燈結合起來必將大大增加紅綠燈的智能化程度，從而極大地提高市民的出行效率。

1國外智能紅綠燈發展狀況

1.1國外城市

最早的智能交通系統起源于美國，2l世紀初美國即設計出了許多關于ITS的發展方案。許多年的發展之后，美國的智能交通控制率已大于85%，大大領先于世界上其他國家。

歐洲與日本限于領土面積的有限的問題，人口密度大、汽車普及率高、汽車密度大的情況導致其交通壓力甚大，因此智能紅綠燈系統亦應運而生的較早。目前，歐洲各國已計劃通過對不同國之間現有的信息系統和通信設備的繼承，融合各個國家的道路交通基礎措施，從而實現了歐洲國家的智能交通互聯。與此同時，日本也制定了一個總體規劃，以此加快日本科技現代化的腳步。

下面介紹一些國家設計的較為成熟的智能交通系統：

（1）英國綠信比、周期、相位差優化技術（SCOOT）

SCOOT系統是英國交通道路研究所于1973年開發的一種自適應控制系統。它根據每個節點的到達的方向f即，連接上的每個節點）從平衡運輸中的信號的每個周期中，與交通有關的和連續的期間控制所述結或部分考慮人行橫道道路網絡節點，通信量需求的變化。對于每一個變化，紅綠信號燈都會隨之變化。不僅如此，系統管理員還能夠根據實時的情況來調整紅綠燈配時，如為救火車、救護車提供綠燈保障。從而使交通更加人性化、合理化，并且使社會更加穩定，人民生活更加舒心暢快。

（2）悉尼自適應交通控制系統（SCATS系統）

由澳大利亞新南威爾士道路運輸管理局（RTA）開發的SCATS系統采用了分級遞進的控制結構，是一種低成本，高效率的智能化交通系統。它可以通過遠程計算機進行控制，可以簡單高效的應對交通擁塞的問題。和SCOOT系統一樣系統管理員還能夠根據實時的情況來調整紅綠燈配時。極大地提高了交通系統的靈活性與時效性。使紅綠燈的周期性大大削弱。

（3）日本智能感應紅綠燈

日本岡山市岡山縣于2012年研發了智能傳感器紅綠燈，開創了日本新型智能紅綠燈的先河，它可以智能化檢測車輛和行人。并且可以實時自動感應車流量和行人流通量。十字路口周圍有五個傳感器。當沒有車輛時，人行道上的信號燈會先轉為綠色，這期間即將經過的車輛將會順利通過，并且制動時間較短。系統檢測到有過路行人闖紅燈時，會用可愛的小女生的聲線進行提示“紅燈，請不要過馬路”。這樣會使闖紅燈者感到羞愧，以便他們以后不在闖紅燈。

1.2國內發展狀況

智能交通系統的概念引入我國的時間由于國內政策的影響，是比較晚的，20世紀80年代中葉以來，我國逐步開始把智能紅綠燈技術的提高放在了交通改變的核心地位。它將先進的電子控制技術、數據通信傳輸技術、計算機處理技術以及信息技術更加有效地應用于整個運輸管理系統。自1997年以來，國際研討會北京智能交通系統會議和中歐的發展趨勢，中國已經形成了一個共識：中國需要它！2001年，中國智能交通系統（控St）有限公司正式掛牌成立，并于2010年在香港交易所上市。

2未來智能紅綠燈的發展策略

目前市面上的智能紅綠燈的智能化程度，并不能滿足當今社會的交通壓力的需要，因此智能紅綠燈的未來一定是采用更新的技術。我們采用計算機視覺技術，實時監控十字路口的交通情況，并且對車流量進行統計，通過計算機迅速將實時情況反映至云端。在遠程根據車輛最大通過率算法進行遠程云計算，將運算結果轉置為控制信號傳遞至紅綠燈，使紅綠燈實時調整配時，如圖1所示：

3計算機視覺與云計算技術的方法

計算機視覺是一門研究如何使機器“看見”，或者更廣泛地說，如何用攝像機或計算機而不是人眼識別、跟蹤和測量物體，以及如何進一步進行圖形處理，使計算機處理更適合于人類觀察或傳輸，以利用這種技術檢測圖像儀器的科學，將十字路口的監控攝像頭拍攝的影像，使用python語言基于叩encv進行圖像特征分析統計當前車流量情況。

現階段所描述的云服務是分布式計算、效用計算、負載平衡、并行計算、網絡存儲、熱備用雜波和虛擬化等計算機技術的混合演變和跳躍的結果，通過網絡“云”分解成許多小程序中的龐大的數據計算處理程序，然后，通過由多個服務器對這些小程序所獲得的結果，并返回給用戶的處理和分析的系統。車流量情況傳輸到云端，根據統計車流量數據，判斷飽和情況，根據車輛最大通過率算法計算出能保證最大通行量的紅綠燈時間分配。而后自云端回傳信號，改變紅綠燈時間分配，并接受反饋。

4結束語

智能紅綠燈的發展情況是由時下電子控制技術、數據通信傳輸技術、計算機處理技術以及信息技術的發展狀況而決定的。隨著這些技術的不斷發展，智能紅綠燈技術會逐步更迭。