基于人流量的交通信号灯制造技术

本实用新型专利技术公开了一种基于人流量的交通信号灯，包括车辆方向交通信号灯和行人方向交通信号灯，还包括镜头对准行人等候区域的摄像头，该摄像头连接微处理器，该微处理器分别与车辆方向交通信号灯和行人方向交通信号灯连接，微处理器连接包括依次连接的背景图像储存器、差分器、滤波器、行人区域判定模块、阴影检测模块、人数识别模块，输出控制模块的存储器。该信号灯用于一些非大型路口处的人行横道控制问题上，可以自动监控、准确判定等候过街的行人数量，根据行人多少调用预先设定的配时原则来控制交通信号灯的变换，使得在行人稀少时让车辆连续放行，出现过街行人时，根据行人数量控制交通信号灯切换频率。（*该技术在2019年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及交通灯领域，尤其是一种基于人流量的交通信号灯。
技术介绍
在一些非大型路口处的人行横道控制问题上，"畅通"和"人本"这两个概念时常会起冲突。在非大型路口处某些时间段很少会有过街行人，但来往车辆遇到红灯仍然要停下来等候，影响了车辆的畅通，但是如果长时间让车辆放行，过街行人有时就会等待太长的时间。当前的交通信号灯一般有两种 一种是传统的自动信号灯系统，每个路口都设立固定的红绿灯时间，不考虑具体的交通状况；另一种是触摸式信号灯系统，由行人自主控制信号灯，行人触摸控制器则改变信号灯状态，极易遭到破坏。没有一种能够自动监控等待过街行人多少而改变信号灯配时的交通信号灯系统来解决车辆畅通，行人又无需长时间等待的问题。
技术实现思路
本技术的目的是提供一种能够自动监控等待过街行人多少而改变信号灯配时的交通信号灯系统。本技术的基于人流量的交通信号灯通过下述技术方案予以实现基于人流量的交通信号灯，包括车辆方向交通信号灯和行人方向交通信号灯，还包括镜头对准行人等候区域的摄像头，该摄像头连接微处理器，该微处理器分别与车辆方向交通信号灯和行人方向交通信号灯连接。作为优选的方案，所述微处理器为DSP微处理器，该DSP微处理器包含片内存储器，该存储器包括依次连接的背景图像储存器、差分器、滤波器、行人区域判定模块、阴影检测模块、人数识别模块，输出控制模块。该DSP微处理器也可以连接存储器，该存储器包括依次连接的背景图像储存器、差分器、滤波器、行人区域判定模块、阴影检测模块、人数识别模块，输出控制模块。工作原理行人目标， 一般是视频序列中与背景之间存在着显著差异的运动物体，因此在对行人进行检测时，要分辨出目标和背景。背景图像储存器保存有所划定行人等候区域在没有任何行人等待时的背景图像，摄像头采集的视频信号通过差分器进行背景差分得到前景图像，背景差分适用于摄像机静止的情形，它动态地为背景建立背景模型，通过将当前图像帧和背景模型进行比较，确定出亮度变化较大的区域，即认为是前景区域。在前景图像中通过滤波器去掉噪声部分，行人区域判定模块对去噪后的前景图像通过寻找连通域的方法获取大致可能出现人体的区域；在大致可能出现人体的区域内先采用阴影检测模块，去除掉由于光线变化产生的阴影；人数识别模块是在去除阴影后的区域内，利用haar特征对该区域内的人体个数进行识别，最后输出找到的人体个数；最后由输出控制模块根据配时原则来调整车辆方向交通信号灯和行人方向交通信号灯的变化频率。作为更进一步的改进，存储器还可包括背景维护模块，来调整随时间而不断变化的背景;输出控制模块的配时原则可以通过有线或无线等方式输入，从而根据实际效果灵活进行调整。本技术的基于人流量的交通信号灯与现有技术相比，有如下积极效果本基于人流量的交通信号灯用于一些非大型路口处的人行横道控制问题上，可以自动监控、准确判定等候过街的行人数量，根据行人多少调用预先设定的配时原则来控制交通信号灯的变换，使得在行人稀少时让车辆连续放行，出现过街行人时，根据行人数量控制交通信号灯切换频率。附图说明本技术将通过例子并参照附图的方式说明，其中图l是基于人流量的交通信号灯示意图；图2是DSP微处理器及存储器内部模块的连接示意图。具体实施方式本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。S卩，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。基于人流量的交通信号灯，包括车辆方向交通信号灯1和行人方向交通信号灯2，还包括镜头对准行人等候区域3的摄像头4，该摄像头连接DSP微处理器5，该DSP微处理器5分别与车辆方向交通信号灯1和行人方向交通信号灯2连接。该DSP微处理器5连接存储器，该存储器包括依次连接的背景图像储存器、差分器、滤波器、行人区域判定模块、阴影检测模块、人数识别模块，输出控制模块。背景图像储存器保存有所划定行人等候区域3在没有任何行人等待时的背景图像，DSP微处理器5还包括背景维护模块，采用背景维护算法自动更新背景，可以很好的排除光照、大面积运动和场景内新增物体造成的影响，来调整随时间而不断变化的背景。摄像头采集的视频信号通过差分器进行背景差分得到前景图像。以上背景维护及背景差分由DSP微处理器根据以下算法来实现rffvv、—卩If(&y)-b(&y)1 >r"&"_10: If(&y) —b(jcy)l <r其中d(x，y)是背景差分后的图像，f(x，y)是当前的输入图像，b (x， y)是当前的背景图像，T是阈值。d(x，y)=0，判定当前时刻的点(x，y)为背景；d(x，y)=l，判定当前时刻的点(x， y)为前景。本系统的背景维护采用了如下的条件循环计数器k rx v、 = pt^(xy) — 1, if d(3cy) = 1 and M(jcy) - 0 and kt^Ocy) * 0Kt、Xyj — 1 N, ifd(3cy) = 1 and M(jcy) = 0N为递减初值，调整N的大小可以调整模型对背景突变的更新速度。较小的N可以快速跟踪背景的突变，但也容易把物体短暂的停止过快的归为背景，需根据实际应用条件对N值进行选择。当dfey)ziarKJMfey)z0成立时，且条件循环计数器k(x， y) =0时，按下面的方法更新北旦冃足bt(jcy) = b卜i(:cy) + aM(3cy)d(&y)"为遗忘系数。在前景图像中通过滤波器去掉噪声部分，行人区域判定模块对经去噪后的前景图像通过寻找连通域的方法获取大致可能出现人体的区域，在大致可能出现人体的区域内先采用阴影检测模块，去除掉由于光线变化产生的阴影，阴影检测模块将像素点从RGB空间转换到HSV空间中进行阴影的检测，写入本阴影检测模块算法认为背景中被阴影覆盖的点与覆盖前有相近的颜色，但是亮度较低，因此，采用下面的阴影掩模对于待检测的图像中灰度有明显变化的点进行阴影判断1,a < < i tmrf (K0ty) - BJ(&y)) s t，and 1《(:cy) —B^&y)|￡TH其它.0,^"y)为在当前帧的点(x，y)在H、 S、 V空间上的值，Bk"y)为前一帧背景点(x，y)在H、S、 V空间上的值。"为阴影与背景之间亮度分量V的比例阈值，取值范围为0〈11〈1，具体取值需要根据实际情况设置，"表示遮挡阴影使得背景点亮度下降的最大比例，"的设定是试图避免将物体本身较暗的点误判为背景，P表示遮挡阴影使得背景点亮度下降的最小比例。 一般光照越强；Ts阴影与背景间饱和度差的闭值，阴影一般使得象素点的饱和度下降，因此、一般取略大于零的正值。TH为阴影与背景间色度差的阈值，取值0〈W〈1。 S^"力表示色彩空间阴影模板，取i表示阴影，否则为o。人数识别模块是在去除阴影后的区域内，利用haar特征对该区域内的人体个数进行识别，最后输出找到的人体个数，由输出控制模块根据配时原则来调整车辆方向交通信号灯和行人方向交通信号灯的变化频率。输出控制模块的配时原则通过无线方式输入，本实施例方案如下几条人流量超出10人，30秒内切换信本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于人流量的交通信号灯，包括车辆方向交通信号灯和行人方向交通信号灯，其特征在于：还包括镜头对准行人等候区域的摄像头，该摄像头连接微处理器，该微处理器分别与车辆方向交通信号灯和行人方向交通信号灯连接。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：顾富兵，罗彬，张泽洲，
申请(专利权)人：成都精识智能技术有限公司，
类型：实用新型
国别省市：90[中国|成都]