[发明专利]移动通信终端的交通信号控制方法及交通信号控制系统

摘要

本发明属于交通技术领域，公开了一种移动通信终端的交通信号控制方法及交通信号控制系统，通过图像采集模块采集交通信号灯的状态图像数据；通过指令发送模块发送交通信号灯的不同状态信号指令；中央控制模块调度信号灯图像处理模块对图像采集模块采集的交通信号灯的状态图像进行处理；通过信号配时模块给交通信号分配时段；通过故障检测模块检测交通信号灯故障信号；通过显示模块显示采集的交通信号灯的状态图像。本发明通过信号配时模块线性规划对单个交叉路口建模，使路口达到最大能通过的车流量，使得交通控制技术灵活性好，适应与交通流迅速变化，且成本低，最终达到充分利用道路的目的。

主权项

1.一种移动通信终端的交通信号控制方法，其特征在于，所述移动通信终端的交通信号控制方法包括：采集交通信号灯的状态图像数据；并发送交通信号灯的不同状态信号指令；对采集的交通信号灯的状态图像采用基于粒子滤波方法进行处理；基于粒子滤波方法对交通信号灯的状态图像进行处理中，进行彩色图像轮廓提取，具体有：1)以Sobel算子或基于颜色空间聚类方法计算目标轮廓的预测值：2)将图像目标轮廓视为由N个单元线段构成的集{dl_i}_{1，2，…，N}，对于i＝1，2，…，N；3)在C₀中找到与dl_i对应的位置，依据C₀中对应位置的切线作为dl_i的采样基准值，生成初始粒子集；4)按照状态转移模型引导粒子不断的向已知的最佳解方向聚集，避免标准粒子滤波过程中退化的方法实现粒子状态转移，并计算每个粒子对应的轮廓点集合；5)按照建立的观测模型计算粒子权重；6)以粒子集的加权平均计算本次迭代得到的参数dl_j⁽ⁱ⁾＝(k_j⁽ⁱ⁾，b_j⁽ⁱ⁾)；7)若其中，取ε＝0.5，则得到以粒子集的加权平均作为dl_i参数的估计，否则转步骤4)；状态转移模型避免标准粒子滤波过程中退化的方法包括：在计算图像轮廓第i个单元线段l_i的参数时，迭代至第s步时粒子集为其中Θs(i)为直线参数集合，Ws(i)为粒子权重，Es(i)为Snake能量函数模型计算得到的轮廓有效性的测度，是粒子权重计算的依据；基于以上条件，局部最优粒子为:全局最优粒子为:状态转移模型包括：其中rk，rk1，rk2，rb，rb1，rb2均服从正态分布，且对处理后的交通信号灯图像进行分配时段；并进行检测交通信号灯故障信号；显示采集的交通信号灯的状态图像。对处理后的交通信号灯图像进行分配时段中，通过信号配时模糊控制器以交通信号灯的最大电压Vs,max和最小电压Vs,min为输入，实时调整ΔV使Vs,max和Vs,min在正常允许范围内，从而保证所有交通信号灯电压都在正常范围内，具体包括：输入变量均划分为三个模糊子集：Vs,max正常(N)、高(H)、很高(VH)，Vs,min很低(VL)、低(L)、正常(N)，隶属度函数采用三角形函数和梯形函数，输出变量ΔV划分为5个模糊子集：NB(负大)、NS(负小)、ZE(零)、PS(正小)、PB(正大)，每个子集均为单值模糊集，取值分别为‑2，‑1，0，1，2；建立模糊控制规则；模糊推理：采用Mamdani推理方法，先由控制规则确定输入输出的模糊关系，然后采用模糊合成运算由实际的模糊输入推理得到模糊输出；去模糊精确化处理：模糊推理得到控制变量的模糊值后，采取面积重心法去模糊求得控制变量的精确值。