一、我国道路交通信号灯的现状分析（论文文献综述）
刘琳琦[1]（2021）在《大型活动交通应急疏散仿真系统的设计与实现》文中研究说明伴随着我国经济的迅猛发展,越来越多的国际级大型活动在中国举办,这对我国的道路交通带来很多考验。大型活动在举办时带来的人车聚集,导致在活动散场后周边的交通很有可能出现拥堵状况,甚至有可能由此引发交通事故,这对市民出行生活带来极大不便,因此市政交通管理人员迫切需要寻找因大型活动散场带来的交通拥堵问题的解决办法。而在影响大型活动周边路网交通的众多因素中,交叉口信号灯对该区域交通的调控与活动散场后车辆的行驶路径成为两个十分关键的因素,这也是现代交通管理的重要组成部分。在大型活动散场后,通过调节周边区域信号灯与诱导车辆在该路网内的行驶路线达到缓解因活动散场带来的交通影响,是交通管理人员解决此类问题的常用办法。在上述背景下,本文研究了大型活动交通管理方式的不足,结合仿真场景构建、最优路径搜索以及系统前后端分离开发等技术优势,设计并实现了大型活动交通应急疏散仿真系统,旨在帮助市政交通管理人员对城市中频繁举办的大型活动进行系统管理,并高效、低成本的快速疏散该场景下区域性拥堵的车辆,以此消除因大型活动带来的交通影响。本文首先对相关技术与理论做了深入调查与研究,针对系统中需要面对的关键问题与难点,本文设计了合理的解决方式与算法:第一点是对于活动散场后交通仿真场景的还原,本文通过解析路网文件、分析散场车流的走向设计了一套基于当前路网的车流生成算法,并将车流写入车流文件,将路网与车流进行配置构建出仿真场景;第二点是路网中交通信号灯的调节,本文针对活动散场后的交通环境特征设计了路网区域车流量均衡模型,将道路情况输入模型获得信号灯调节方案并对其进行自动调节;第三点是对于参与活动车辆在散场后的行驶路线诱导,本文将当前道路车流密度与信号灯相位情况综合考虑,设计了针对动态路网的车辆路线计算方法,可根据道路交通状况的变化动态计算最优行驶路径,使车辆更快的驶离拥堵区域。本文根据系统的使用场景与功能需求,对系统进行了架构设计、各个功能模块的详细设计以及具体实现,实现了交通仿真场景构建模块、交通应急疏散模块、大型活动管理模块、用户管理模块以及用户展示模块。同时,通过对系统进行单元测试与集成测试,并针对各个模块功能设计了多个测试用例,最终验证了系统功能的正确性与实用性,并能够满足设计目标中的功能需求。
郭志强[2]（2021）在《城市交通灯智能配时优化及仿真研究》文中研究指明随着社会快速发展,人们对交通出行的便利性提出了更高的要求,交通拥堵越来越成为各大城市发展的主要问题。在当下我国交通资源有限的前提下,我国车辆的数量不断增加,使得路口车辆聚集,排队长度过长等交通问题频发,合理的交通信号灯配时方案就显得尤为重要,现阶段的交通配时系统设计方案已经无法在实时性和高效性方面满足需求,为此本文提出了一种新的信号灯配时优化方案。本文从控制科学的角度出发,针对目前采用的交通灯固定配时策略虽然具有简单易行和运用方便等优势,但不能适应车流量变化造成车辆排队过长的问题,首先以单交叉口为研究对象,采用Webster配时法通过检测抵达各个相位总的车流量来调节各个相位最佳的信号周期和和绿灯时间,以此来减少车辆的排队长度,提高道路的通行能力。进而结合PID算法实时高效的特点,可以单独针对某一路口的主干道进行单独调节,对单交叉路口的主干道进行了优化,并将Webster配时法和PID调节的方法分别与静态配时的方法以排队长度为指标做了对比,结果证明Webster配时法和PID调节的方法均能降低路口排队长度,提高通行效率。然后以一条主干道上的道路交叉口为优化研究对象,用Webster配时法和PID调节的方法分别对五个连续的交叉路口进行了优化研究,并分高峰期和低峰期的情况分别进行讨论,运用预调节以及联合调节的思想分别对单路口和干道多个交叉口的主干道进行了动态调节,最后以排队长度为指标将静态配时法、Webster配时法和PID调节法进行了分析对比,结果证明本文所用方法可以实时高效的增强主干道的通行能力,在降低绿灯时间浪费、减少道路口排队长度等方面起到改善和优化作用。
李桂端[3]（2020）在《车联网环境下实时信息驱动的自适应交通管理研究》文中提出随着经济的发展和人民生活水平的不断提高,机动车保有量呈爆炸式增长,在方便了人们出行的同时也带来了许多问题,比如交通拥堵、环境污染等。另外,人们对驾驶安全性以及舒适度也提出了新的要求,单纯依靠增加道路资源已不能满足日益增长的出行需求。十字交叉口往往是道路通行能力的瓶颈,传统交叉口管理方式采用定时交通信号灯对交叉口进行管理,这种方法不能很好的适应交通流的随机性和不确定性,因此,交叉口管理也成了现代交通管理研究的一个研究热点。基于上述情况,本文首先提出了一个最小舒适安全制动距离来保证车辆在跟车行驶过程中能够舒适、安全的制动。在车联网环境下,通过安装在车辆上的传感器收集有关车辆行驶的信息,并通过V2X（Vehicle to Everything）间的通信将收集到的有关车辆行驶的信息进行转发,路口控制单元可以根据车辆的实际行驶状态动态计算车辆的跟车距离。随后提出对交叉口处的车辆进行管理,通过对路口处车辆合理分配车道,减少车辆在多方向车道上不必要的等待时间。最后提出自适应交通信号灯,采用实时信息驱动的方法,根据车辆的实际行驶状况来动态调整各相位的周期时长。最后,本文在SUMO（Simulation of Urban MObility）交通仿真平台下,设置了一个复杂路口场景对本文所提出的方法进行了评估,并与现有的经典方法和国际上的研究结果进行了对比。实验结果表明,本文所提出的方法可以有效降低车辆在交叉口的平均等待时间和等待时间长的车辆的等待时间,另外还统计了车辆的等待时间分布来证明本文所提出的方法的有效性。
佘占峰[4]（2020）在《交通道路信号灯智能化控制系统设计与实现》文中认为伴随着我国经济的飞速发展,人们生活水平的不断提高,城市内人流量和车流量也在迅猛增长,而城市中车辆多道路少,从而导致城市内交通道路拥堵问题日益严峻。传统的交通道路信号灯控制实时性较差,已经很难满足当前我国一些大中型城市各个交通十字路口的流量要求。为了缓解道路拥堵压力,本研究将神经网络技术应用在交通流量预测与交通信号控制中。首先阐述了交通道路信号灯控制的研究现状,并分析了神经网络在交通信号灯控制中的相关技术。然后在研究具有或不具有随机效应的同步双向网络的离散时间递归同步的基础之上,建立了一个新颖的同步误差模型,设计了自适应控制器与量化器的组合方案可用于具有或不具有随机效应的同步双向网络的递归同步,并且通过仿真实验来验证其有效性。而且提出了一种基于CNN-LSTM-PSO的深度学习短期交通流预测框架,该框架将CNN（Convolutional Neural Networks,卷积神经网络）和LSTM（Long Short Term Mermory network,长短期记忆网络）相结合,并以PSO（Particle Swarm Optimization,粒子群）算法进行混合网络结构的超参数优化。该方法可获取交通流数据的局部趋势和长期相关性之间的相关特征。最后通过对实际交通流数据集的实验验证了该方法的有效性。本文设计并实现了交通道路信号灯智能化控制系统,对交通道路信号灯智能化控制系统进行了详细的总体设计,并且针对系统的相关功能进行了全面的测试。测试结果显示交通道路信号灯智能化控制系统能够有效缓解城市交通道路拥堵状况,提高了城市交通通行效率。
冀艺蒙[5]（2020）在《基于Django的交通信号灯状态实时监测系统设计》文中指出城市交通的快速发展,越来越离不开交通信号灯系统的建设与应用。交通信号灯的作用是保障交通顺畅,但由于普遍处于开放式工作环境,受环境及自身寿命的影响,交通信号灯可能会随机产生工作异常的状况,故障情况也得不到及时响应。本文以打破传统人工巡检模式,优化完全通行为最终目标,利用Django框架,提出一种可以采集信号灯实时工作状态并及时反馈信息,通过数据管控平台进行信息处理分析的综合管理系统,有效提升交通信号灯管理的精细化水平。系统开发主要基于B/S架构,利用Django框架实现了信号灯实时状态信息的可视化,设计和开发了一个可增、删、改、查全方位数据信息平台。本文的主要工作如下:1)通过对交通信号灯运行环境研究,加入用于监测信号灯状态的Lo Ra模块,其采集信息经由网关上传到服务器端,终端与服务器的交互采用MQTT协议。2)系统基于Django技术,通过分析信号灯状态监测实时数据的特点,选择合适的后台数据库和语言技术对系统进行搭建。3)根据软件平台需求分析和平台框架,确立了系统前后端模式和软件设计的实现方案。Django框架辅以Java Script等前端技术实现网站前后端的交互。4)将平台划分为不同的功能模块,实现稳定、可靠、实时性强的系统,使之具有很好的容错能力和鲁棒性。5)对系统进行环境和功能测试,根据发现的问题,不断完善和改进系统功能,逐步增强系统的实用性。监测平台软件功能测试结果表明,该系统符合需求,达到了最初的设计目标。
孟梦[6]（2020）在《W市L区行人交通违法行为治理研究》文中指出行人交通违法行为是影响城市交通秩序,导致交通事故频发的突出社会问题,已成为城市治理的难点。行人交通违法行为给市民生命安全和城市交通管理带来了巨大的压力和挑战。究其原因,虽然不排除有极少数不懂交通法规的行人会闯红灯、不走人行横道等行为,但是绝大多数行人都是在明知违法的情况下,依然违反交通规则。针对这些现象,各地政府采取多种专项行动进行整治。同时,辅助以相应的教育宣传措施,但行人交通违法行为并没有取得显着的治理效果。这表明,目前的管理理念、管理措施、管理力度还不适应发展形势要求。所以,仅仅依靠现行的法律法规和政府部门的监管引导是远远不够的,还需要提出更加全面、合理、高效的治理路径。行人交通违法行为治理的目的在于优化城市交通秩序,提升城市品质和市民幸福感。本文以W市L区为例,通过实地观察、问卷调查等方法研究W市L区行人交通违法行为的状况,并概述了该区目前在深化警务改革、强化智能交通设施建设、改造传统交通设施、优化宣传教育措施方面的一系列改进措施。剖析行人交通违法行为存在的法律处罚力度、交通规则意识、交通志愿服务、交通基础设施以及行人心理方面的问题及原因,借鉴国内外治理经验,认识到严格细致的管理是治理的基本保障,应用先进科学技术是有效手段,宣传教育是必经之路。提出了倡导全社会形成共同参与、相互配合、相互监督,营造一个安全有序畅通的道路交通环境的治理路径。
张鹏[7]（2020）在《城市道路交叉口信号引导系统创新设计研究》文中研究指明现如今交通安全问题早已成为世界人民公认的顽疾,道路通行的畅通、安全早已成为交通问题的重中之重,而城市交叉路口则是城市道路网的交汇点,是地面交通中必然会存在的节点。随着改革开放以来经济的不断发展、城市规模的不断扩大、及民众出行要求的不断提升以及信息化、智能化的趋势,原有的小范围的交叉口信号引导系统已经逐渐无法适应用户与城市发展的需求,对系统提出了新的设计与建设要求。本文立足于当下与智能时代的衔接阶段,将广义交互的理论引入城市道路交叉口信号引导系统的设计建设中去,分析城市道路交叉口信号引导系统与用户的内在交互逻辑,探索如何能够扩大信号引导系统的适用范围,让用户尽可能地得到应有的信号引导服务,更加简单明确地得到当前的状态信息,从而尽可能缓解交叉路口的交通流矛盾、舒缓用户的情绪。本文首先从现有的交叉口交通信号引导系统出发,分析现有的城市道路交叉口的特征与形式,其次分析当前道路环境下道路交叉口信号引导系统存在的问题,探讨出对应的解决方案;从跨学科的角度进行理论分析与实证研究,构建引导系统的设计方法,对引导系统中存在的信息流的传递方式进行分类与差异化分析。最后在构建交互的交叉路口信号引导系统的理论框架的基础上,总结出针对道路交叉口系统设计的原则与方法,从而进行相关设施或者是架构的设计与实践。通过相关仿真软件对设计的可行性进行验证,以此来实现城市道路交叉口信号引导系统的科学化研究,进而推动相关问题的深入解答。目的研究基于广义交互理论的道路交叉口信号引导系统的设计方法。方法分析广义交互理论适用于交通信号系统的机制,将广义交互的方法运用在新型的信号引导系统的设计中。结论以广义交互的视角探究信号引导系统的若干设计方法,结合方便交通参与者快速获取信息的目标,设计出一个基于地面的信号引导系统,与现有的信号系统相衔接,更好地服务于交通参与者。最后通过设计实践进行可行性验证。
杨其芝[8]（2020）在《基于深度学习的城市道路交通信号灯检测方法研究》文中研究说明从辅助驾驶到高度自动驾驶再到无人驾驶,可靠交通环境感知在任何一个环节都是最重要也是最基础的。交通信号灯作为指导城市道路交叉口车辆有序通行的重要交通设施,对提升城市道路安全、提高通行效率具有重要作用。但是交通信号灯不同于其他道路元素,其颜色信息只能依靠视觉传感器才能捕捉,因此,交通信号灯视觉检测技术是交通环境感知必不可少的一部分。深度学习理论与方法在计算机视觉方面取得的重大突破,为交通信号灯检测提供了新的解决方案。本文采用深度学习目标检测算法中的Retinanet模型、YOLO V3模型,来检测城市道路交通信号灯,准确识别交通信号灯在城市道路图像中的位置和类别,不仅能够为无人驾驶时代的到来打下理论基础,也能够辅助视觉障碍人群的驾驶。本文的主要研究如下:（1）在交通信号灯颜色检测方面,本文基于Retinanet模型从特征提取网络、网络结构和预测框Anchor预设值三个方面进行模型改进研究,Retinanet改进模型在准确率、召回率及F1值等指标方面表现优越,说明通过对特征提取网络、网络结构和预测框Anchor预设值三个方面对Retinanet模型的改进有效。（2）在交通信号灯形状检测方面,本文基于YOLO V3模型从GIOU、CBAM、Soft NMS和预测框Anchor预设值等四个方面对其展开优化研究,YOLO V3改进模型在准确率、召回率及F1值等指标方面表现优越,说明通过引入GIOU、CBAM、Soft NMS和改进预测框Anchor预设值对提升YOLO V3模型检测效果有帮助。（3）在交通信号灯颜色和形状融合检测方面,本文提出了两种融合方式,第一种是基于特征提取网络的融合方法,该方法是将特征提取网络得到的形状与颜色特征图进行融合后再进行交通信号灯的检测。第二种是将检测后的交通信号灯形状与颜色结果进行融合,再将结果通过小的卷积神经网络进行交通信号灯的分类。基于特征提取网络的融合方法在在准确率、召回率及F1值等指标方面表现优越,说明将特征提取网络得到的形状与颜色特征图进行融合后再进行交通信号灯的检测对提升交通信号灯检测效果有效。
娄皓翔[9]（2020）在《基于ARM技术的盲人避障系统的设计》文中认为据中国残疾人联合会数据,2018年我国视力残疾患者人数达到1700多万,每年新增盲人数量达到45万,中国是全世界盲人最多的国家之一。盲人作为弱势群体,他们在生活中所遇到的困难往往是正常人所无法想象的。数据显示约30%盲人基本不外出,另外46%需家人朋友陪同,盲人出行的问题亟需人们的关注。城市的盲道建设和管理的不规范导致盲道无法有效的利用,当前盲人在交通环境下主要还是依靠传统的导盲方式:导盲杖能帮助盲人探测周围路面情况,但范围有限,并且无法发现悬空危险物体;而导盲犬训练周期长,价格昂贵,无疑增加盲人的生活压力。因此,传统的导盲方式并不能有效解决盲人出行困难问题和保障他们的安全。本文针对智能导盲系统展开研究,目的是让盲人外出行走在人行道时能像正常人一样了解道路信息,保障其便捷、安全地出行。本文通过对国内外导盲技术的研究,分析道路环境特点并结合盲人需求设计了一种基于ARM技术的盲人避障系统,采用嵌入式-云服务器的架构,保障系统的实时性和可靠性。系统的设计主要包括前端底层硬件设计、嵌入式平台的搭建以及交通信号灯和交通标志牌的检测识别。前端以I.MX6U-ALPHA开发板为硬件平台,其微处理器是以I.MX6ULL为核心的Cortex-A7,嵌入式平台选用开源Linux操作系统,交通信号灯和交通标志牌分别采用传统图像检测技术和基于深度学习的方法进行识别。本文的主要工作内容如下:首先提出本系统的总体设计方案,详细介绍了如何搭建Linux系统开发平台;在PC机上安装交叉编译工具链,在此开发环境下进行了U-Boot移植、Linux内核移植、根文件系统移植和设备驱动程序的操作,为盲人避障系统的设计提供一个稳定可靠的嵌入式平台环境。对系统硬件模块数据采集进行电路设计,其外围设备模块包括:图像采集模块、超声波测距模块以及语音播报模块,嵌入式前端与云服务器通过WIFI相连,将采集的数据通过TCP/IP协议下的Socket套接字进行信息交互。其次详细地对图形检测识别算法进行研究,由于交通信号灯缺乏数据集且颜色形状特征明显,因此采用RGB转HSV色彩空间进行颜色分割提取候选区,通过形态学处理去噪,依据信号灯形状特点利用Hough变换作形状检测,将检测到的区域利用信号灯板信息排除非信号灯区域,最后利用颜色直方图的统计信息完成信号灯的识别。交通标志牌检测识别采用深度卷积神经网络多任务学习模型,在Linux系统及Tensorflow1.4架构下结合Zhu等人工作的基础上对网络结构进行改进,在图像输入层后采用MSRCR图像增强算法对图像增强处理。采用多尺度的策略对训练阶段和测试阶段图像截取固定大小图像块送入网络检测,同时将多任务学习模型由原来的8层减少到7层,最后通过实测验证了本文系统的可行性和实时性。本文设计的系统能对盲人自身1～3米范围内的障碍物有效识别,根据测试结果显示本系统对于标志牌识别在光照不理想、有遮挡等特殊条件下依旧有很好的检测效果。在准确率达到91%的同时,提高了系统的实时性,符合盲人外出对智能设备的要求。同时本文系统对于无人驾驶技术有一定的借鉴意义。
姚斐[10]（2020）在《基于嵌入式的智能交通信号系统设计》文中提出随着我国近些年经济的鹏飞发展,迈入城市化进程越来越快,机动车车辆的拥有量日益增多,给人们带来了便利出行的方式生活,同时也引发了路口拥堵、尾气污染等一系列问题。越来越多的专家和学者对这一现象引起重视,他们致力于缓解路口的拥堵,提高通行效率。目前,我国正在大力建设智慧城市,其中很重要的一个环节就是智慧交通,需要最大限度的发挥城市交通效能,改善城市交通拥堵状况。本文以减少拥堵,提高路口单位时间内通行车辆数为目的,结合计算机视频图像处理技术和嵌入式系统应用,以迭代学习控制理论为基础,设计了一套根据车流量来实时调节红绿灯时间的智能交通信号系统。首先,由于城市交通流存在着非线性动态特性,很难建立准确的控制模型,同时每天的同一时间段和同一地点的交通流具有重复性特点,并呈现了明显的周期性特征。因此,本文采用迭代学习控制算法,对红绿灯的时间周期和每一个相位的有效绿灯时间进行优化,使车辆的排队长度差和系统误差趋于零,最大限度的提升通行效率。其次,当前交通路口的监控系统特别完善,能便捷的获取道路路口的实施监控视频,不需要添加额外的车流量检测设备,通过对获取监控视频进行图像处理,可得到车流量数据。本文首先对视频图像进行预处理,然后使用背景差分法来提取车道背景和运动目标,采用改进的虚拟线圈方法,利用Open CV软件对路口的监控视频进行处理,来获得更加准确的车流量统计数据。然后,根据路口的实地勘测,并对智能交通信号系统进行整体方案设计。由于嵌入式系统具有可移植性强、方便定制和性价比高的特点,同时基于智能交通信号系统方案设计要求,综合考虑后,本文对ARM架构体系进行分析,结合智能交通信号系统特点,确定ARM-V7架构为该芯片的指令集,最终选用基于Cortex-A8为内核S5PV210芯片。最后,对智能交通灯系统的软件平台进行搭建并调试。整个开发环境在Linux下的操作系统下,以S5PV210为整个系统核心,对交叉编译工具链的移植、TFTP和根文件系统的移植、Bootloader移植和Linux内核移植等软件系统进行搭建。然后,用手机实地拍摄上海莘建东路和广贤路的组成的交叉口,来模拟获取监控视频,利用Matlab软件进行算法仿真,得出最佳周期时间和各个相位的最佳绿灯时间,验证所提出的智能交通灯迭代控制算法的有效性,并进行相关调试,将算法在系统中验证,发现调整后的时间能有效的减少拥堵,提升通行效率。
二、我国道路交通信号灯的现状分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、我国道路交通信号灯的现状分析（论文提纲范文）
（1）大型活动交通应急疏散仿真系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 系统开发相关技术 |
| 2.1.1 前后端分离开发模式 |
| 2.1.2 Spring Boot |
| 2.1.3 Vue.js |
| 2.2 持久层与数据库相关技术 |
| 2.2.1 MyBatis |
| 2.2.2 MySQL |
| 2.3 SUMO交通仿真平台 |
| 2.4 启发式搜索算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析与系统设计 |
| 3.1 系统设计目标 |
| 3.1.1 设计场景 |
| 3.1.2 建设目标 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 功能需求 |
| 3.2.2 性能需求 |
| 3.3 系统功能模块设计 |
| 3.3.1 系统模块划分 |
| 3.3.2 系统数据库设计 |
| 3.4 系统架构设计 |
| 3.4.1 系统技术架构设计 |
| 3.4.2 系统整体架构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 主要算法的研究与实现 |
| 4.1 仿真车流生成算法 |
| 4.1.1 大型活动应急疏散的四级分区法则 |
| 4.1.2 算法设计 |
| 4.1.3 车流文件生成 |
| 4.2 基于路网车流量均衡策略的信号灯配时方案 |
| 4.2.1 路网车流量均衡模型设计 |
| 4.2.2 路网车流量均衡模型求解方法 |
| 4.2.3 仿真结果分析 |
| 4.3 车辆疏散路线诱导机制 |
| 4.3.1 算法设计 |
| 4.3.2 基于交通信号灯配置的车辆疏散路线诱导机制 |
| 4.3.3 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统环境配置 |
| 5.2 系统模块实现 |
| 5.2.1 用户管理模块的实现 |
| 5.2.2 交通仿真场景构建模块的实现 |
| 5.2.3 交通应急疏散模块的实现 |
| 5.2.4 大型活动管理模块的实现 |
| 5.2.5 用户操作Web界面的实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 Junit单元测试框架 |
| 5.3.2 Chrome开发者工具 |
| 5.3.3 功能性测试结果 |
| 5.3.4 非功能性测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）城市交通灯智能配时优化及仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 交通信号控制系统在国内外的研究现状 |
| 1.3.1 交通信号控制系统在国外的研究现状 |
| 1.3.2 交通信号控制系统在国内的研究现状 |
| 1.4 论文的主要内容及技术路线 |
| 1.4.1 论文的主要内容 |
| 1.4.2 论文的章节安排 |
| 第二章 交通信号控制理论基础 |
| 2.1 交通信号及其通行行为概述 |
| 2.1.1 交叉路口交通信号 |
| 2.1.2 交叉路口通行行为控制 |
| 2.2 交叉路口简介 |
| 2.3 交通信号控制的类型 |
| 2.3.1 按控制方法分类 |
| 2.3.2 按控制范围分类 |
| 2.4 交通信号控制的基本参数 |
| 2.4.1 信号相位 |
| 2.4.2 时间参数 |
| 2.4.3 交通流参数 |
| 2.4.4 性能指标参数 |
| 2.4.5 交通信号控制的设置依据 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 单交叉路口信号配时优化研究 |
| 3.1 交通信号灯配时方法 |
| 3.1.1 Webster配时法 |
| 3.1.2 模糊控制思想 |
| 3.1.3 PID算法 |
| 3.2 Webster算法的设计与验证 |
| 3.2.1 VISSIM简介 |
| 3.2.2 模型的建立与仿真验证 |
| 3.2.3 交叉口信号设置及信息采集点添加 |
| 3.2.4 交通流模型的建立 |
| 3.2.5 仿真验证结果 |
| 3.3 Webster配时法对单路口的调节及与静态配时的对比 |
| 3.4 PID配时优化算法 |
| 3.4.1 信号配时优化模型 |
| 3.4.2 控制方法及思路 |
| 3.4.3 PID配时优化算法单路口仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多交叉路口信号配时优化研究 |
| 4.1 干线交通模型 |
| 4.2 Webster算法的设计与实现 |
| 4.3 Webster配时法对多路口的调节及与静态配时的对比 |
| 4.4 PID配时优化算法对多路口的优化 |
| 4.4.1 高峰期多路口的优化 |
| 4.4.2 低峰期多路口的优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 主要工作 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（3）车联网环境下实时信息驱动的自适应交通管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 车联网概述 |
| 2.1 车联网发展历史与现状 |
| 2.2 车联网体系结构 |
| 2.3 车联网仿真平台 |
| 2.3.1 Simulation of Urban Mobility(SUMO) |
| 2.3.2 Verkehr In St?dten- SIMulationsmodell(VISSIM) |
| 2.3.3 Trans Modeler Traffic Simulation Software |
| 2.3.4 SUMO+ Veins+ OMNe T++联合仿真平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 交通管理相关理论及方法 |
| 3.1 交通流理论 |
| 3.2 车辆跟驰模型(CFM,Car-Following Model) |
| 3.2.1 生理-心理模型 |
| 3.2.2 Krauss模型 |
| 3.3 信号灯配时方法 |
| 3.3.1 Webster配时法 |
| 3.3.2 ARRB配时法 |
| 3.3.3 HCM配时法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自适应交通管理研究 |
| 4.1 最小舒适安全制动距离 |
| 4.2 交叉口车辆管理 |
| 4.3 自适应交通信号灯 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 仿真评估与结果分析 |
| 5.1 仿真平台介绍 |
| 5.2 仿真参数设置 |
| 5.3 仿真结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）交通道路信号灯智能化控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 研究框架及组织结构 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 相关基础知识 |
| 2.1.1 交通道路信号灯控制概述 |
| 2.1.2 神经网络概述 |
| 2.2 交通道路信号灯控制现状 |
| 2.2.1 交通道路信号灯控制方法 |
| 2.2.2 国内研究现状 |
| 2.2.3 国外研究现状 |
| 2.3 神经网络在交通道路信号灯控制中的研究现状 |
| 2.3.1 主要的神经网络算法 |
| 2.3.2 国内研究现状 |
| 2.3.3 国外研究现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于离散时间递归神经网络的交通道路信号灯同步控制方法 |
| 3.1 同步控制模型分析 |
| 3.2 基于离散时间递归神经网络的自适应同步控制模型 |
| 3.2.1 主要思想 |
| 3.2.2 实现过程 |
| 3.3 仿真实验与结果分析 |
| 3.3.1 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于CNN-LSTM-PSO的交通流量预测 |
| 4.1 算法分析 |
| 4.2 CNN-LSTM-PSO算法 |
| 4.2.1 CNN-LSTM |
| 4.2.2 PSO优化CNN-LSTM |
| 4.2.3 基于混合网络结构的交通拥堵预测框架 |
| 4.3 仿真与结果分析 |
| 4.3.1 数据集与环境准备 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 交通道路信号灯智能控制原型系统 |
| 5.1 系统环境 |
| 5.2 系统总体架构 |
| 5.3 系统功能设计 |
| 5.4 原型系统实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（5）基于Django的交通信号灯状态实时监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 实时状态监测系统现状 |
| 1.2.2 信号灯状态监测系统现状 |
| 1.2.3 信号灯状态监测平台现状 |
| 1.2.4 技术应用现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 关键技术及平台简介 |
| 2.1 终端之间的LoRa无线通信 |
| 2.2 终端与服务器双向传输的MQTT协议 |
| 2.3 前后端分离 |
| 2.4 Django框架 |
| 2.5 vue-resource |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 系统总体设计与分析 |
| 3.1 信号灯监测系统整体架构 |
| 3.1.1 交通灯状态监测设计 |
| 3.1.2 数据采集网关 |
| 3.1.3 信息实时传输设计 |
| 3.1.4 交通灯监测平台 |
| 3.2 监测平台软件需求分析 |
| 3.2.1 平台功能性需求分析 |
| 3.2.2 平台非功能性需求分析 |
| 3.3 监测平台软件体系结构 |
| 3.3.1 用户界面层 |
| 3.3.2 业务处理层 |
| 3.3.3 应用层 |
| 3.3.4 数据服务层 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 软件系统详细设计 |
| 4.1 Django后台搭建 |
| 4.1.1 平台实现环境 |
| 4.1.2 后台创建及配置 |
| 4.2 数据库设计与实现 |
| 4.2.1 通用数据库访问接口 |
| 4.2.2 数据库表的实现 |
| 4.3 前端项目创建 |
| 4.3.1 层次设计 |
| 4.3.2 路由管理设计 |
| 4.3.3 页面组件加载 |
| 4.3.4 数据获取分析 |
| 4.3.5 状态管理 |
| 4.4 后端联调 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 软件平台的整体实现 |
| 5.1 监测平台功能模块设计 |
| 5.2 管理模块实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 平台测试 |
| 6.1 测试运行环境 |
| 6.2 测试用例 |
| 6.2.1 系统管理测试 |
| 6.2.2 CRUD测试 |
| 6.2.3 信号灯点位测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）W市L区行人交通违法行为治理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、研究背景及意义 |
| (一) 研究背景 |
| (二) 研究目的及意义 |
| 二、研究综述 |
| (一) 国内研究综述 |
| (二) 国外研究综述 |
| 三、研究方法 |
| (一) 文献研究法 |
| (二) 比较研究法 |
| (三) 问卷调查法 |
| (四) 归纳研究法 |
| 四、创新之处与不足 |
| 第一章 相关概念及基本理论 |
| 一、相关概念 |
| (一) 行人交通行为 |
| (二) 行人交通违法行为 |
| 二、基本理论 |
| (一) 系统论 |
| (二) 社会治理理论 |
| 第二章 W市L区行人交通违法的治理现状 |
| 一、W市L区行人交通违法状况 |
| (一) 重点路口行人交通违法情况 |
| (二) 行人交通违法行为特征的调查 |
| (三) 涉及行人交通事故情况 |
| (四) 其他原因引发的交通事故情况 |
| 二、W市L区的交通治理现状 |
| (一) 深化警务改革,加大处罚力度 |
| (二) 强化智能交通设施建设,实现精准整治 |
| (三) 改造传统交通设施,优化交通秩序 |
| (四) 加强宣传教育,营造文明交通氛围 |
| 第三章 W市L区行人交通违法行为治理中的问题 |
| 一、行人交通违法行为治理效果不显着 |
| 二、行人存在交通违法行为的多种心理 |
| 三、交通志愿服务对改善行人交通违法行为效果欠佳 |
| 四、部分交通设施影响行人通行安全 |
| 第四章 W市L区行人交通违法行为治理问题的原因分析 |
| 一、警力配置和执法力度不足 |
| 二、行人自觉遵守交通规则意识淡薄 |
| 三、社会组织参与治理行人交通违法行为权威性不足 |
| 四、保障交通基础设施建设不完备 |
| 第五章 国内外典型城市行人交通违法行为治理经验及启示 |
| 一、国外经验 |
| (一) 德国 |
| (二) 美国 |
| (三) 新加坡 |
| (四) 澳大利亚 |
| 二、国内经验 |
| (一) 上海 |
| (二) 广州、南昌 |
| (三) 杭州 |
| 三、启示 |
| 第六章 改善行人交通违法行为的治理路径研究 |
| 一、政府层面 |
| (一) 实行多元主体治理模式,实现共同治理行人交通违法 |
| (二) 严格执法科学管理,提高交通管理工作水平 |
| (三) 完善交通基础设施建设,优化道路交通秩序 |
| (四) 丰富行人交通违法处罚种类,形成严抓严管态势 |
| 二、社会层面 |
| (一) 培育发展社会组织,积极参与纠正行人交通违法行为 |
| (二) 做好普法宣传工作,提高全民守法意识 |
| (三) 定期评估公共政策,形成行人交通违法行为治理长效机制 |
| (四) 鼓励监管交通管理,调动多元主体治理交通积极性 |
| 三、市民层面 |
| (一) 培养市民的法律意识,杜绝行人交通违法行为 |
| (二) 提高遵守交通规则的自觉性,形成全社会文明交通好风尚 |
| (三) 营造相互监督的良好氛围,提高共同治理交通水平 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）城市道路交叉口信号引导系统创新设计研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 1、研究背景及相关现状 |
| 2、研究内容与方法 |
| 3、研究思路 |
| 4、研究意义 |
| 第一章 交叉口信号引导系统的源起 |
| 1.1 交叉口信号引导系统的概念界定 |
| 1.2 交叉口信号引导系统的起源 |
| 1.3 交叉口信号引导系统发展趋势 |
| 1.4 现有交叉口信号引导系统的分类 |
| 第二章 交叉口信号引导系统的设计指标与方法研究 |
| 2.1 交叉口信号引导系统中的设备分类 |
| 2.1.1 交通信号灯 |
| 2.1.2 道路交通标志 |
| 2.1.3 路面标线 |
| 2.2 交叉口信号引导系统的设计指标研究 |
| 2.2.1 视觉要素 |
| 2.2.2 信息呈现的尺度 |
| 2.3 交叉口信号引导系统的设计方法研究 |
| 2.3.1 辐射区域研究 |
| 2.3.2 与不同交通元素的交互研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 广义交互视角下的道路交叉口信号引导系统分析 |
| 3.1 可视性原则 |
| 3.2 反馈性原则 |
| 3.2.1 反馈性详解 |
| 3.2.2 反馈机制在交通领域中的意义 |
| 3.3 限制性原则 |
| 3.3.1 限制性解决认知与记忆负担问题 |
| 3.3.2 限制性关乎人特别是特殊人群的安全问题 |
| 3.3.3 限制性原则在道路交叉口信号引导系统中的意义 |
| 3.4 映射性原则 |
| 3.4.1 “映射”的类型 |
| 3.4.2 “映射”的原则 |
| 3.5 启示性原则 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 交叉口信号引导系统问题分析 |
| 4.1 交通信号灯的问题 |
| 4.1.1 信号灯设置的问题 |
| 4.1.2 信号灯图案、图形的问题 |
| 4.1.3 维护不及时的问题 |
| 4.1.4 驾驶员视觉识别与信号灯可视性之间的问题 |
| 4.2 交通标志类设备的问题 |
| 4.2.1 静态标志设备的问题 |
| 4.2.2 动态标志设备的问题 |
| 4.3 交通标线的问题分析 |
| 4.3.1 设计层面不规范的问题 |
| 4.3.2 相关设施不匹配的问题 |
| 4.3.3 老化问题 |
| 4.3.4 交通标线新旧共存的问题 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 交叉口信号引导系统的创新设计方案 |
| 5.1 概述 |
| 5.1.1 设计原则 |
| 5.1.2 设计要求 |
| 5.2 交叉口机动车道信号引导设备创新设计 |
| 5.2.1 设计定位 |
| 5.2.2 设计构思 |
| 5.2.3 方案选择 |
| 5.2.4 方案细化 |
| 5.2.5 可行性验证 |
| 5.3 交叉口人行横道信号城市引导设备创新设计 |
| 5.3.1 设计定位 |
| 5.3.2 设计构思 |
| 5.3.3 方案选择 |
| 5.3.4 方案细化 |
| 5.3.5 可行性验证 |
| 5.4 系统整体运行解析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论着、论文 |
| 附录 关于道路交叉口红绿灯及标志牌的认知调查 |
| 致谢 |
（8）基于深度学习的城市道路交通信号灯检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于传统方法的交通信号灯检测 |
| 1.2.2 基于深度学习的交通信号灯检测 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 |
| 1.3 技术路线 |
| 1.4 章节内容 |
| 第2章 深度学习目标检测概述 |
| 2.1 卷积神经网络 |
| 2.1.1 卷积结构 |
| 2.1.2 池化结构 |
| 2.1.3 激活函数 |
| 2.1.4 全连接层 |
| 2.2 基于卷积神经网络的目标检测算法 |
| 2.2.1 两阶段目标检测算法 |
| 2.2.2 单阶段目标检测算法 |
| 2.3 目标检测算法评价指标 |
| 2.3.1 交并比 |
| 2.3.2 损失函数 |
| 2.3.3 准确率 |
| 2.3.4 召回率 |
| 2.3.5 均值平均精度 |
| 2.3.6 F1值 |
| 2.3.7 检测速度 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 交通信号灯检测数据集构建 |
| 3.1 常见交通信号灯检测数据集 |
| 3.1.1 BSTLD交通信号灯数据集 |
| 3.1.2 Lara交通信号灯数据集 |
| 3.1.3 VIVA交通信号灯数据集 |
| 3.2 基于辅助驾驶的交通信号灯数据集构建 |
| 3.2.1 数据采集方法 |
| 3.2.2 数据标注方法 |
| 3.2.3 数据样本统计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于Retinanet的交通信号灯颜色检测方法 |
| 4.1 Retinanet模型 |
| 4.1.1 特征提取网络 |
| 4.1.2 多尺度特征融合网络 |
| 4.1.3 分类与定位 |
| 4.2 Retinanet改进算法 |
| 4.2.1 特征提取网络改进 |
| 4.2.2 算法框架结构改进 |
| 4.2.3 Anchor选取方法改进 |
| 4.3 模型训练与测试 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 模型训练 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.4.1 实验结果 |
| 4.4.2 模型对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于YOLO V3的交通信号灯形状检测方法 |
| 5.1 YOLO V3模型 |
| 5.1.1 特征提取网络 |
| 5.1.2 检测网络 |
| 5.2 YOLOv3改进算法 |
| 5.2.1 GIOU的引入 |
| 5.2.2 CBAM的引入 |
| 5.2.3 Soft NMS的引入 |
| 5.3 模型训练与测试 |
| 5.3.1 实验环境 |
| 5.3.2 模型训练 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.4.1 实验结果 |
| 5.4.2 模型对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于颜色与形状特征融合的交通信号灯检测方法 |
| 6.1 深度学习特征融合方法 |
| 6.1.1 按点逐位相加 |
| 6.1.2 向量拼接 |
| 6.2 模型构建 |
| 6.2.1 基于特征提取网络的融合模型 |
| 6.2.2 基于检测网络的融合模型 |
| 6.3 模型训练与测试 |
| 6.3.1 实验环境 |
| 6.3.2 模型训练 |
| 6.4 实验结果分析 |
| 6.4.1 实验结果 |
| 6.4.2 模型对比分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.1.1 研究内容总结 |
| 7.1.2 论文创新点 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间发表的论文和取得的学术成果 |
（9）基于ARM技术的盲人避障系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 国外研究现状分析 |
| 1.2.2 国内研究现状分析 |
| 1.3 主要研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第2章 系统设计技术基础 |
| 2.1 嵌入式微处理器ARM概述 |
| 2.2 嵌入式操作系统及Linux概述 |
| 2.3 深度学习基础 |
| 2.3.1 CNN结构及特征 |
| 2.3.2 常用CNN模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统需求分析及总体框架设计 |
| 3.1 交通信号及交通标志牌灯现状分析 |
| 3.2 交通信号灯和交通标志类型及特征分析 |
| 3.3 嵌入式-云服务器构架需求分析 |
| 3.4 嵌入式前端数据采集需求分析 |
| 3.5 系统总体框架设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统硬件设计与环境搭建 |
| 4.1 嵌入式ARM单元模块设计 |
| 4.2 摄像头图像采集模块设计 |
| 4.3 超声波测距模块设计 |
| 4.4 语音播报模块设计 |
| 4.5 其他电路设计 |
| 4.6 基于ARM的 Linux系统移植与驱动 |
| 4.6.1 交叉编译环境的建立 |
| 4.6.2 Boot Loader的选择和移植 |
| 4.6.3 Linux内核裁剪与移植 |
| 4.6.4 根文件系统移植 |
| 4.6.5 Linux设备的驱动程序 |
| 4.7 云服务器环境搭建 |
| 4.8 socket套接字 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 交通信号灯与标志牌检测识别软件设计 |
| 5.1 基于颜色特征的交通信号灯的检测 |
| 5.1.1 RGB色彩空间 |
| 5.1.2 HSV色彩空间 |
| 5.1.3 基于HSV色彩空间对交通信号灯颜色分割 |
| 5.2 交通信号灯图像的形态学操作 |
| 5.3 基于hough变换的形状检测 |
| 5.4 交通信号灯类型识别 |
| 5.5 道路交通标志类别与标记 |
| 5.6 交通标志检测识别 |
| 5.6.1 交通标志训练数据集 |
| 5.6.2 交通标志检测识别网络框架设计 |
| 5.6.3 交通标志检测识别网络训练过程 |
| 5.6.4 交通标志网络检测结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 系统测试与分析 |
| 6.1 避障语音播报系统的硬件测试 |
| 6.1.1 嵌入式硬件模块的搭建 |
| 6.1.2 摄像头图像采集模块的测试 |
| 6.1.3 超声波测距模块测试 |
| 6.2 嵌入式前端与云服务器的传输测试 |
| 6.3 交通信号灯和交通标志检测识别功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（10）基于嵌入式的智能交通信号系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能交通系统研究现状 |
| 1.2.2 迭代学习算法控制信号灯的研究现状 |
| 1.2.3 视频处理车流量识别研究现状 |
| 1.2.4 嵌入式系统研究现状 |
| 1.3 本课题主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 本课题研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 交通信号灯的迭代学习控制 |
| 2.1 基于迭代学习的交通信号控制 |
| 2.2 交通信号基本参数配时 |
| 2.2.1 最佳周期时长 |
| 2.2.2 最佳有效绿灯时间 |
| 2.3 基于迭代学习控制的配时方案 |
| 2.4 控制算法仿真 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于道路交通视频的车流量检测 |
| 3.1 车流量检测预处理 |
| 3.1.1 视频图像预处理 |
| 3.1.2 图像形态学处理 |
| 3.2 车流量检测 |
| 3.2.1 车流量检测方法 |
| 3.2.2 目标检测 |
| 3.2.3 车辆计数 |
| 3.3 车流量检测算法设计 |
| 3.4 车流量检测实验 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 智能交通系统设计方案 |
| 4.1 基于嵌入式的交通控制系统总体设计方案 |
| 4.2 智能交通灯嵌入式系统分析 |
| 4.2.1 处理器选型分析 |
| 4.2.2 嵌入式系统硬件处理器 |
| 4.2.3 ARM运行模式 |
| 4.2.4 ARM体系架构分析 |
| 4.3 智能交通灯系统硬件设计 |
| 4.3.1 ARM cortex-A8处理器 |
| 4.3.2 S5PV210开发板 |
| 4.3.3 S5PV210的启动方式 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 智能交通灯系统软件平台搭建及调试 |
| 5.1 交叉编译环境的构建 |
| 5.1.1 建立Windows和虚拟机Ubuntu共享文件夹 |
| 5.1.2 交叉编译工具链的安装 |
| 5.1.3 搭建TFTP服务器 |
| 5.1.4 ubuntu搭建NFS服务器 |
| 5.2 Bootloader的移植 |
| 5.3 Linux内核的移植 |
| 5.4 Linux下 Open CV安装 |
| 5.4.1 Open CV简介 |
| 5.4.2 Linux下 Open CV的安装 |
| 5.5 数据传输硬件调试 |
| 5.6 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
四、我国道路交通信号灯的现状分析（论文参考文献）
- [1]大型活动交通应急疏散仿真系统的设计与实现[D]. 刘琳琦. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]城市交通灯智能配时优化及仿真研究[D]. 郭志强. 青岛科技大学, 2021(01)
- [3]车联网环境下实时信息驱动的自适应交通管理研究[D]. 李桂端. 天津工业大学, 2020(01)
- [4]交通道路信号灯智能化控制系统设计与实现[D]. 佘占峰. 南京邮电大学, 2020(03)
- [5]基于Django的交通信号灯状态实时监测系统设计[D]. 冀艺蒙. 河北科技大学, 2020(06)
- [6]W市L区行人交通违法行为治理研究[D]. 孟梦. 苏州大学, 2020(03)
- [7]城市道路交叉口信号引导系统创新设计研究[D]. 张鹏. 苏州大学, 2020(02)
- [8]基于深度学习的城市道路交通信号灯检测方法研究[D]. 杨其芝. 重庆交通大学, 2020(01)
- [9]基于ARM技术的盲人避障系统的设计[D]. 娄皓翔. 成都理工大学, 2020(04)
- [10]基于嵌入式的智能交通信号系统设计[D]. 姚斐. 上海工程技术大学, 2020(04)