[发明专利]一种基于视频的相位差模糊推理确定方法

权利要求书

1.一种基于视频的相位差模糊推理确定方法，其特征是，该方法的实现步骤如下：

步骤1：在某路段某一车流方向的侧后方架设高清摄像机，拍摄整个路段的双向的车流排队情况，通过图像识别技术，得到双向车流的排队长度；

步骤2：将双向车流的排队长度输入模糊控制器，通过模糊推理得到该路段两交叉口信号的相位差；

步骤3：将得到的相位差参数通过交通控制中心利用串口通信下载到各个交叉路口的信号控制器，信号控制器根据接收到的信号控制参数对道路的交通流实施控制。

2.如权利要求1所述的一种基于视频的相位差模糊推理确定方法，其特征是，通过模糊推理得到两交叉口信号的相位差的步骤如下：

1)确定输入输出变量

输入变量Q₁：Q₁＝Q_上/L

输入变量Q₂：Q₂＝Q_下/L

输出变量：O为相位差时间Δt，单位：秒

2)确定论域和模糊子集

输入变量：对于Q₁和Q₂均为针对同一路段而言，因此取相同的论域和模糊子集，分别陈述如下：论域为：Q＝[0，1]；模糊子集：设定语言变量，并记为：S(Small)＝小；M(Medium)＝中；B(Big)＝大；

输出变量：论域为：O＝[0，30]；模糊子集：设定语言变量，并记为：SH(Short)＝短，ME(Medium)＝中，LO(long)＝长；

3)建立模糊隶属度函数：输入变量隶属度函数取为梯形函数，输出变量隶属度函数同样取为梯形函数；

4)建立模糊规则表：

根据专家经验，建立如下形式的模糊规则表，模糊关系为

5)模糊推理：

利用Mamdani推理算法：

其中，为实际输出相位差值的模糊子集变量值，和分别为实际输入上下行排队长度与道路长度比值的模糊子集变量值；

6)解模糊，得出相位差值：

选取重心法公式：

o=Σo~(wj)*wjΣo~(wj),j=0,1,2,···,28,29,30]]>

其中，o为相位差清晰值即实际值；w_j为输出变量相位差时间的论域值；为对应论域值w_j的隶属度值。