一种红绿灯自动调节方法、自动调节系统及红绿灯系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及交通控制领域，尤其涉及一种红绿灯自动调节方法、自动调节系统及红绿灯系统。
【背景技术】
[0002]马路上的红绿灯是保证道路通畅的必要手段，当前红绿灯的延时控制一般是固定的，红灯时间和绿灯时间都是预先设置的固定长度的时间。这种时间分配方式明显不能保证红绿灯时间的合理控制，特别是在通行车辆变动较大的情况下，例如，若某一方向的车辆较与之交叉的方向的车辆要多很多，再例如，某个路口在某个时间段在纵向方向上的车辆多，而再另一个时间段在横向方向上的车辆多，这些情况下红绿灯一般不能实现自动的分配较多的绿灯时间在车辆较多的方向上，不合理的红绿灯时间控制会导致或者加重车流堵塞。
[0003]另外，现有技术中也有基于车流量进行红绿灯控制的手段，但是车流量属于动态过程，基于车流量的检测需要持续进行车流量数据的更新，并且在进行时间重新分配时，是通过不断的尝试改变车流量达到各个方向的车流量相等，调节过程比较耗时。因此，基于车流量进行红绿灯分配不仅需要很大的计算量，而且控制调节过程不够实时。
【发明内容】
[0004]本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述不合理的红绿灯时间控制导致或者加重车流堵塞的缺陷，提供一种红绿灯自动调节方法、自动调节系统及红绿灯系统。
[0005]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:构造一种红绿灯自动调节方法，用于对交通路口的红绿灯时间进行控制，所述方法包括:
[0006]S1、通过摄像头获取交通路口各个方向的图片或视频；
[0007]S2、通过分析所述图片或视频获得在当前一轮红绿灯时间内某个时刻的多个方向的通行车辆；
[0008]S3、根据所述多个方向的通行车辆的比例和总时间，计算下一轮红绿灯时间内各个方向的红灯和绿灯的显示时间，并按照该红灯和绿灯的显示时间控制红灯和绿灯的显不O
[0009]本发明所述的红绿灯自动调节方法，其中，所述多个方向包括:相互交叉的第一方向和第二方向、与第一方向相反且平行的第三方向、与第二方向相反且平行的第四方向；若第一方向至第四方向的通行车辆分别为N1、N2、N3、N4，其中，N1、N2、N3、N4均为大于零的整数；则所述步骤S3中，通过以下公式计算下一轮红绿灯时间内各个方向的红灯和绿灯的显示时间:
[0010]G13 = R24 = T*Maxl3/(Maxl3+Max24)，G24 = R13 = T*Max24/(Maxl3+Max24)
[0011]其中，G13代表第一方向与第三方向的绿灯显示时间、R13代表第一方向与第三方向的红灯显示时间、Maxl3代表NI和N3之中的较大值；G24代表第二方向与第四方向的绿灯显示时间、R24代表第二方向与第四方向的红灯显示时间、Max24代表N2和N4之中的较大值；T代表所述总时间。
[0012]本发明所述的红绿灯自动调节方法，其中，所述步骤S2包括分别基于以下步骤获取每个方向的通行车辆:
[0013]S21、对当前方向的图像进行自适应二值化处理，分割出车辆所在的区域块；
[0014]S22、对二值化的图像进行边缘检测，获取到所有的区域块的边缘信息；
[0015]S23、对每个区域块的边缘信息进行矩形相似度检测，如果某个区域块的矩形相似度检测结果大于某一阈值，则判定该区域有车辆；
[0016]S24、统计该图像内车辆的个数。
[0017]本发明还公开了一种红绿灯自动调节系统，用于对交通路口的红绿灯时间进行控制，所述自动调节系统包括:
[0018]图像采集模块:用于获取交通路口各个方向的图片或视频；
[0019]车量统计模块:用于通过分析所述图片或视频获得在当前一轮红绿灯时间内某个时刻的多个方向的通行车辆；
[0020]红绿灯控制模块:根据所述多个方向的通行车辆的比例和总时间，计算下一轮红绿灯时间内各个方向的红灯和绿灯的显示时间，并按照该红灯和绿灯的显示时间控制红灯和绿灯的显示。
[0021]本发明所述的红绿灯自动调节系统，其中，所述多个方向:包括相互交叉的第一方向和第二方向、与第一方向相反且平行的第三方向、与第二方向相反且平行的第四方向；若第一方向至第四方向的通行车辆分别为N1、Ν2、Ν3、Ν4，其中，N1、Ν2、Ν3、Ν4均为大于零的整数；则所述红绿灯控制模块通过以下公式计算下一轮红绿灯时间内各个方向的红灯和绿灯的显不时间:
[0022]G13 = R24 = T*Maxl3/ (Maxl3+Max24)，G24 = R13 = T*Max24/ (Maxl3+Max24)
[0023]其中，G13代表第一方向与第三方向的绿灯显示时间、R13代表第一方向与第三方向的红灯显示时间、Maxl3代表NI和N3之中的较大值；G24代表第二方向与第四方向的绿灯显示时间、R24代表第二方向与第四方向的红灯显示时间、Max24代表N2和N4之中的较大值；T代表所述总时间。
[0024]本发明所述的红绿灯自动调节系统，其中，所述图像采集模块包括与所述多个方向一一对应的多个摄像机，每个摄像机安装在红绿灯架的悬臂上且用于采集一个方向的图像；车量统计模块包括与所述多个摄像机一一对应连接的多个车量统计子模块，每个车量统计子模块安装在对应的摄像机所在的红绿灯架的基座上，每个车量统计子模块包括图像处理单元和通信单元；
[0025]图像处理单元，用于对当前方向的图像进行自适应二值化处理，分割出车辆所在的区域块，对二值化的图像进行边缘检测并获取到所有的区域块的边缘信息，再对每个区域块的边缘信息进行矩形相似度检测，如果某个区域块的矩形相似度检测结果大于某一阈值，则判定该区域有车辆，并统计该图像内车辆的个数；
[0026]通信单元，用于将图像处理单元统计的车辆个数发送给红绿灯控制模块。
[0027]本发明还公开了一种红绿灯系统，包括红绿灯以及控制所述红绿灯工作的所述的红绿灯自动调节系统。
[0028]实施本发明的红绿灯自动调节方法、自动调节系统及红绿灯系统，具有以下有益效果:本发明通过分析所述图片或视频获得在当前一轮红绿灯时间内某个时刻的多个方向的通行车辆，再根据所述多个方向的通行车辆的比例和总时间，计算下一轮红绿灯时间内各个方向的红灯和绿灯的显示时间，这种调节方法每调节一次仅需要统计一次通行车辆，工作量小，而且调节时是针对同时刻的通行车辆的比例分配时间，所以不用经历不断尝试寻求最佳分配时间的过程，调节实时性更高，因此，本发明可以实现自动且合理的分配红绿灯时间，提高车辆的通过率，减少车辆等待时间。
【附图说明】
[0029]下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中:
[0030]图1是本发明红绿灯自动调节系统的结构示意图；
[0031]图2是本发明红绿灯自动调节方法的流程图；
[0032]图3是图2中步骤S2中获取一个方向的通行车辆的流程图。
【具体实施方式】
[0033]为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的【具体实施方式】。
[0034]参考图1，是本发明红绿灯自动调节系统的结构示意图。本发明的自动调节系统用于对交通路口的红绿灯时间进行控制，其主要包括:
[0035]图像采集模块10:用于获取交通路口各个方向的图片或视频；其中，所述图像采集模块10包括与所述多个方向一一对应的多个摄像机，每个摄像机安装在红绿灯架的悬臂上且用于采集一个方向的图像；
[0036]车量统计模块20:用于通过分析所述图片或视频获得在当前一轮红绿灯时间内某个时刻的多个方向的通行车辆，该某个时刻为距离该轮红绿灯结束预设时间所对应的时亥|J，预设时间与分析获取通行车辆所需时间相关，根据经验，预设时间一般优选为1-2S，即在距离该轮红绿灯结束l_2s的时刻采集图片；
[0037]红绿灯控制模块30:根据所述多个方向的通行车辆的比例和一轮红绿灯的总时间，计算下一轮红绿灯时间内各个方向的红灯和绿灯的显示时间，并按照该红灯和绿灯的显不时间控制红灯和绿灯的显不。
[0038]常见的红绿灯路口一般为十字交叉的路口，包括4个方向，因此较佳实施例中，所述多个方向包括:相互交叉的第一方向和第二方向、与第一方向相反且平行的第三方向、与第二方向相反且平行的第四方向；若第一方向至第四方向的通行车辆分别为N1、N2、N3、N4，其中，N1、N2、N3、N4均为大于零的整数；则红绿灯控制模块30通过以下公式计算下一轮红绿灯时间内各个方向的红灯和绿灯的显示时间:
[0039]G13 = R24 = T*Maxl3/ (Maxl3+Max24)，G24 = R13 = T*Max24/ (Maxl3+Max24)
[0040]其中，G13代表第一方向与第三方向的绿灯显示时间、R13代表第一方向与第三方向的红灯显示时间、Maxl3代表NI和N3之中的较大值；G24代表第二方向与第四方向的绿灯显示时间、R24代表第二方向与第四方向的红灯显示时间、Max24代表N2和N4之中的较大值；τ代表所述总时间。
[0041]优选的，在计算车量比例之前，如果Maxl3和Max24的值均超过了预设值，则不执行基于车量比例的调节控制，直接采用系统默认的红绿灯时间。
[0042]具体的，车量统计模块20包括与所述多个摄像机一一对应连接的多个车量统计子模块，每个车量统计子模块安装在对应的摄像机所在的红绿灯架的基座上，每个车量统计子模块包括:图像处理单元21和通信单元22 ;
[0043]其中，图像处理单元21，通过信号线与对应的摄像机连接，可采用中央处理器，用于对当前方向的图像进行自适应二值化处理，分割出车辆所在的区域块，对二值化的图像进行边缘检测并获取到所有的区域块的边缘信息，再对每个区域块的边缘信息进行矩形相似度检测，如果某个区域块的矩形相似度检测结果大于某一阈值，则判定该区域有车辆，最后统计该图像内车辆的个数。
[0044]图像处理单元21所采用的上述算法主要是先把车载终端的轮廓线提取出来，一般认为车载终端的形状近似矩形，根据该特征判断是否存在车辆，这种车辆识别的过程快速简单易实现，占用的硬件资源少。
[0045]其中，通信单元22，通过信号线与图像处理单元21连