交通灯的新型智能控制系统Word下载.docx
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设每辆车通过路口平均时间为t,由传感器实时检测待通行车辆数
,则任一车道绿灯亮通行时间由待通行的车辆数决定(如:
车道路灯亮通行时间
)与传统控制方案仅允许两相对直行道或相对左转道通行固定时间不同,该方案采取灵活绿灯配时思路,且车道组合灵活,原则上不相冲突的两车道均可考虑同时通行,但通行顺序依然为直行道转同向左转道,继而转垂直方向的直行道。
十字路口八车道始终保持两车道通行,从而提高交通效率。
假设某时刻起
、
两直行道开始通行,检测并计算
C各自需要通行的时间
由此确定车辆数较少车道的绿灯时间;
若
>
则
道通行
后停止,
保持通行,同时
道开始通行。
读取
,比较该时刻道通行
,中较小的时间后停止,同时让
道通行,此时转变为
,
并行;
<
,同上分析,最终也转换为
并行,同样完成了直行道向左转道的过渡。
从
同时通行时起,比较该时刻的
与
,通行分析同
并行时的情况。
当
停止时启动
通行,
停止时启
动
通行。
每实现一次通行转换时都需比较将并行车道的计划绿灯配时,中间会出现该时刻中间会出现
并行、
并行的情况。
依照上述方案进行通道转换,能保证十字路口总有两车道通行,最大限度地利用了道路资源。
当然所用待通行时间都必须大于一个最小值,即行人、非机动车通行时间。
且每次转换需3秒黄灯过渡时间,以保障交通的安全性。
2检测传感器原理
2.1压电传感器的发展与现状
1945年史密斯发现了硅与锗的压阻效应,即当有外力作用于半导体材料时,其电阻将明显发生变化。
依据此原理制成的压力传感器是把应变电阻片粘在金属薄膜上,即将力信号转化成电信号进行测量。
此阶段最小尺寸大约为1cm。
随着材料技术、微机械加工技术和微电子技术的发展,国际上压力传感器技术方面开展了许多探索性的研究工作,并将研究成果积极投入到商业领域中去,研究中沿用传统的作用原理和某些新效应,优先使用晶体材料(硅、石英、陶瓷等),采用微机械加工技术和微电子技术,从传统的结构设计转向微机械加工工艺的微结构设计,取得了举世瞩目的成就,压力传感器技术取得了长足的发展。
当今世界各国压力传感器的研究领域十分广泛,几乎渗透到了各个行业,归纳起来主要有以下几个趋势:
(1)小型化。
小型化会带来很多好处,重量轻、体积小、分辨率高,便于安装在很小的地方;
对周围器件影响小,也利于微型仪器、仪表的配套使用。
(2)集成化。
压力传感器已经越来越多的与其它测量用传感器集成以形成测量和控制系统,集成系统在过程控制和工厂自动化中可以提高操作速度和效率。
(3)智能化。
由于集成化的出现,在集成电路中可添加一些微处理器,使得传感器具有自动补偿、通讯、自诊断、逻辑判断等功能。
(4)系统化。
单一化产品在市场上没有大的竞争力。
市场风云突变,一旦失去市场,发展则停滞不前,经济效益差,资金浪费大,产品成本高。
(5)标准化。
传感器的设计与制造已经形成了一定的行业标准。
如IEC、ISO国际标准,美国的ANSIC、ANSC、MIL-T和ASTME标准,日本JIS标
准,法国DIN标准。
2.2压电传感器测量参数与动态测量
2.2.1测量参数
(1)力测量压电式传感器主要利用石英晶体的纵向和剪切的压电效应,因为石英晶体刚度大、滞后小,灵敏度高、线性好,工作频率宽、热释电诳应小。
力传感器除可测单向作用力外还可利用不同切割方向的多片晶体依靠其不同的压电效应测量多方向力,如空间作用力3个方向的分力Fx、Fy、Fz
(2)压力测量:
压电式压力传感器主要利用弹性元件(膜片、活塞等)收集压力变成作用于晶体片上的力,因为弹性元件所用材料的性能对传感器的特性有很大影响。
(3)加速度测量:
压电式加速度传感器是利用质量块m由预紧力压在晶体片上,娄被测加速度a作用时,晶体处会受到惯性力F=ma,由此产生压电效应,因此质量块的质量决定了传感器的灵敏度,也影响着传感器的高频响应。
2.2.2动态测量
由于外力作用在压电元件上产生的电荷只有在无泄漏的情况下才能保存,即需要测量回路具有无限大的输入阻抗,这实际上是不可能的,因此压电式传感器不能用于静态测量。
压电元件在交变力的作用下,电荷可以不断补充,可以供给测量回路以一定的电流,故只适用于动态测量(一般必须高于100Hz,但在50kHz以上时,灵敏度下降)。
2.3CCD传感器的发展与现状
由于数字影像技术的不断演变,随着它的技术在各种范围内的大量使用,所以数字图像的处理比重与日俱增,这种情况已经被广泛应用于临床上。
但是由于各种外部情况的不确定性,迫使取得样本的质量参差不齐,不同种类和不同质量
的图像不能反映真实的全面的情况。
以线阵CCD的图像处理技术举例,在许多
文献的介绍中都是以假设了许多理想条件为前提的,但是在现实处理当中,这些
算法当然不可能在理想的条件下进行必然受到很多限制。
CCD(ChargeCoupledDevice)是20世纪发展起来的新型的半导电的传感器。
CCD是贝尔实验室W.S.Boyle与GE.smith于1969年在磁泡器的电模拟研究过程时,发现电荷在通过半导体的时侯突然产生转移现象,在这个现象中得到灵感,构思模型,并且准确的预言出其在信号的采集与信号的处理当中的前景。
鉴于美国当时在MOS器件工艺与硅材料的研究技术的积累的前提下,很快
的CCD这个器件构想终于得到实现。
第一届CCD国际应用研究学术会议于1973年在美国隆童举行,紧随其后RCA公司所拥有的CCD512:
32面阵CCD得以问世,这标志CCD产业新力量的异军突起。
2.4数字图像的处理和模式的识别方法
2.4.1数字图像的处理
在临床的应用上,疾病诊断中需要判别各种不同的情况,治疗中对待特定病人需要选择特定的方法加以治疗,这样既可以改善预后,又可以切实的降低治疗成本,而实际上这些过程就是对数据进行分类和模式识别,所以在医学中模式识别发挥着重要的作用。
例如,在诊断癌症和血液疾病的时候,对病理需要进行切片以及血液样本细致分析;
在诊断心肌梗死等疾病时,需对心电图进行分析后;
在疾病预后与生存率的估计的时候需要对统计的数据加以分析。
2.4.2模式识别的方法简介
目前模式识别有两种基本方法,这两种方法,其一是统计性模式识别,其二
是结构模式识,但是前者应用更为广泛。
在模式识别应用中,认为图像中至少包
含一个物体,并且每个物体都应从属于事先定义好的若干类型、模式或范畴类集
合中的一个元素。
对一幅包含多个物体的数字图像进行模式识别,主要包括三个
重要的阶段:
首先,对图像的进行分割与边界的分离。
然后,对特征进行提取。
在这个阶段中,主要是对物体进行度量。
所谓的一
个度量,是指某物体所拥有的某个可度量的性质度量得到的值,一个或多个的度量函数就组成了特征。
在该过程中主要产生一系列特征,并且使其形成特征的向
量。
第三阶段,分类。
确定每个物体的类别,分类以医学图像的模式识别的特征
向量为依据。
物体的度量主要有:
物体的面积、物体的周长、物体的密度、物体的长度、物体的宽度等度量描述量;
物体的矩形度、物体的圆形度、物体的不变矩等。
在
很多场合中,使用物体的矩及函数作为所需模式特征,就能够满足多畸的二维图
像模式的不变识别(Wbodl996)。
矩不变量于1962年被Hu首先提出,此算法是根据函数不变量的方法衍生来的,采用一般矩(后来称几何矩)非线性组合推导出的一个不变矩集合,它包括图像平移和图像尺度变换,以及图像旋转不变的特殊性质(Hu1962)。
遗憾的是,他并没有提及到高阶矩在图像分析过程中所起的作用。
几何矩就是在空间图像上的函数的积分。
而图像的低阶矩和相对应图像整体性质相互关联,主要应用于确定图像位置、坐标和尺度。
矩不变量主要指的是几何矩的线性组合,它既要作为尺度,还要在不变模式识别中作为图像描述量。
然而,矩不变量也存在着一些不足,它并不是最佳的图像特征,它们敏感于噪声,严重的时候还会造成信息的失真、信息的丢失和信息的冗余。
2.5面阵CCD的工作原理
在结构上CCD有线阵CCD和面阵CCD两种,主要对面阵CCD进行深入
的研究和探讨。
其工作原理的描述如图2.1所示:
如果有光射到MOS电容器的光敏面时,在不正常的平滑状态中,光子会通过栅极和氧化层侵入到si材料的衬底,而此时衬子吸收了能量光子的由于增高偏压,被空穴排开的区域进一步的扩大。
而在偏压大于L型的半导体闭值时,从而形成的高浓度反转层拥有一层非常薄的电荷,这时由光产生的电荷在所形成的势阱中,电荷量和光积分的时间和强度成正比或者近似正比的关系。
图2.1三相驱动电荷转移图
产生的电荷是通过以下两步实现的:
一是势阱的产生,一是势阱的消隐。
下图所示的是三相的驱动原理和方式:
下图所示的是三相的驱动原理和方式:
栅盖着三个相邻MOS电容器,从而形成了一个像素。
电荷从浅势阱向高势阱流动的原因在于我们在三个栅极上加上了一定相位的交替时钟。
图2.2面阵CCD的FDA输出法
多数情况下人们一般采取浮置扩散放大器(FDA)得方式加入面阵CCD。
如图2.2所示,在电容器Cg的作用下,CCD的输出极将每个像素产生的光电荷转换成了VOS电压。
如图2.2所示的、份ef是参考电压。
按照不同的方式将设备进行如下分类:
行间转移式CCD、帧转移式CCD和全帧式CCD。
在结构上,行间转移式CCD采取的是光敏区和存储区相互间隔的方式排列的。
到寄存器最后输出。
感应元和存储单元相互对应,当完成感光后,光敏区的信息转移到一定的存储区,进而进行再次转移,最终在寄存器处输出。
这种方式有利有弊。
弊端在于占空很低,动态的范围不大;
而其有利之处在于转移速度快,价格不高。
如今在现实生活中相机采用的就是这种方式的CCD。
图2.3行间转移过程
如图2.3所示,光敏区、存储区和水平寄存区是组成帧转移式CCD的三大
部分。
帧转移式CCD与移式CCD的感光原理类似。
电荷在存储区内感光并向
水平方向转移。
同时,随着帧转移的时钟与垂直驱动的时钟的驱动,在光敏区内
按行转移到寄存器内。
图2.4帧转移过程
如图2.4所示,全帧式CCD不仅仅由光敏区和只读寄存器组成,这一点和前面介绍的两种存储区不同。
如下图所示,由于光生电荷在光积分后垂直转移到下面的水平寄存器内,这样帧转移过程就不可能和光积分同时进行。
在这里通过
在外部增加机械快门来掩光,从而完成光生电荷的转移。
这种用于科研领域,需要高效的像素。
虽然全帧式CCD得感灵敏度比较高,
但是同时成本也很高。
图2.5全帧转移过程
3车辆数量检测
以上控制方案中最关键的参数即为每车道允许通行的配时,它与待通行的车辆数成正比。
因此检测每段时间路面待通行的车辆数是非常必要的。
该智能控制系统采用电感式接近传感器、嵌入式可编程单片机实现对车辆数量的检测。
3.1电感式接近传感器的工作原理
电感式接近传感器由高频振荡电路、检波电路、放大电路、整形电路及输出电路组成。
检测用敏感元件为检测线圈,它是振荡电路的一个组成部分,在检测线圈的工作面上存在一个交变磁场,当金属物体(车辆)接近检测线圈时,金属物体就会产生涡流而吸收振荡能量,使振荡减弱以至停振。
振荡与停振这两种状态经检测电路转换成开关信号输出。
3.2车辆数量检测的实现
接近传感器埋设在车道里,当车辆通过接近传感器,传感器输出脉冲开关信号,该信号可直接送往单片机,通过程序(count_A1++和count_A1--)进行计数;
每辆车通过该车道的第一个接近式传感器(如图1中的
),单片机里程序count作加一运算;
通过第二个传感器(如
),count作减运算,某时刻count的值即为该车道待通行的车辆数。
4图像模式识别的一般策略和图像模式识别的关键技术
4.1图像模式识别的一般策略
图像模式识别系统根据设计策略分为两种:
一种自下而上的数据驱动的策略;
另一种是自上而下的知识驱动的策略。
第一种策略:
主要是原始图像的分割。
主要任务是特征提取还有其他的低级别的第一个标记和处理,然后标记每个波段被分裂的区域和每个波段对应的目标
的模型匹配。
在目标识的别过程中主要工作包括:
在低层次的加工任务和在高层
次的推理和匹配过程,这两个任务是不相关的独立过程。
这种方法适和应用于单
一的目标识别和复杂场景的系统分析中,优点是具有强大的可替代性;
缺点是在
分割,标签,特征提取等工作中,其扫描数据的盲目性,工作量的繁重性,在遇
到更加复杂的匹配算法时缺乏相应的处理。
第二种策略:
需要确定对象,对治疗的工作过程有一定的了解,对图像涉及
到的功能做出可能存在的假设。
一个图像在分割,标签和特征提取工艺上的与这
个模型匹配的目标。
因为低级别处理是在相关的知识和粗匹配过程的指导下进行
的,所以避免了一些不必要的功能,进而使算法的效率得到了提高。
但它缺点是
替代的不兼容性。
4.2图像模式识别的关键技术
知识驱动的自上而下的战略,在复杂背景图像含有多种快速检测和识别目
标,需要强调以下几点:
(1)客观知识的形象为目标
第一目标和背景特征的介绍。
要求表示的模型具有很高的相似性,这是因为
复杂的背景区域和目标区域需要自动识别。
因此,树立正确的目标模式是至关重
要的,是目标探测和识别达到精确的根本。
(2)适当的图像分割和实际的图像分割
图像分割是目标探测和目标识别中最最基础的工作。
虽然理论上有成千上万
的分割方式,但是在实践当中,因为背景和图像的复杂性,所以到现在仍然没有一个普遍的、通用的方法。
解决的办法只有一个,那就是特定的分割方法用在特定的应用程序当中。
显而易见在具体问题中,探讨适当的战略选择和分割算法是一项复杂的工作。
(3)目标特征的匹配和目标推理的模型
目标特征匹配和目标推理模型主要是验证假设图像的真实性。
由于原来图像
范围广泛,背景复杂,但是实际上只对目标图像的很小一部分进行处理,这样一
来必将大大增加了匹配资源,降低了匹配和推理的效率。
基于此方案的该进入如
下平判断:
首先要对目标的结构特征在粗分辨率图像区域内进行信息提取和目标
特征的匹配,以确定是否存在可能的目标区域,然后进行细节特征的匹配和推理,
这样你可以大大提高匹配效率,实现了快速检测和鉴定的目的。
4.3图像模式识别的一般过程
图像模式识别包括:
对于目标的先期判断、图像的分割、图像的特征提取、图像的模型匹配和推理。
4.3.1图像的预处理
原始图像的质量无法满足目标识别的要求,因此对图像进行预处理是必要的,图像与处理的目的是提高原始图像的效果,提高对待识别区域的清晰度。
包
括图像去噪或者图像增强。
时域图像降噪方法主要是线性滤波和非线性滤波。
时
域图像增强的方法是对图像的像素灰度值进行计算处理,包括像素灰度值的变换,像素直方图的修正,像素时间的平滑和锐化;
频域的方法则是一个图象变换
的操作。
常用的变换方法有:
傅立叶变换,小波变换等。
分割则是基于一定的标准将图像分成几个相互重叠的领域,以满足图像的均匀性和独特性。
这就意味着每一个像素的分区具有例如灰度、纹理、颜色等相同的特征。
虽然许多文献提出了数以千计的分割,但没有一个分割方法是普遍适用的。
事实上,具体的分割算法只适用于具体的图像模型,也就是具体问题具体分析。
下面是图像的像素,区域定位的基本思路:
(1)分割基于特征空间中的像素分类
按功能进行分类,像素映射到一个不同类型的集合,对图像的像素点进行一
组特定的分割。
主要有:
闽值,特征空间聚类和模糊聚类空间三种方法。
(2)基于边缘检测
对象的边缘是不连续的重要特征图像,通常用来描述图像的方向和图像小的
边缘特征。
一般地,图像边缘的像素变化是非常慢的。
边缘检测的基本思想的基
础是检测图像的边缘点,然后连接到一个配置文件,从而构成分区。
边缘检测与
模板匹配,微分法,统计方法和轮廓拟合方法。
对于边缘检测,如Sobel算子,
梯度算子,马尔子,罗伯特算子,Prewitt算子,拉普拉斯算子,高斯滤波器和
canny算子等,基本算法。
(3)基于区域的分割
基于区域的分割是在图像空间域划分,对与功能多少为标准,以满足区域提
取类似或相同的像素组成的地区性。
这些方法的结合前面提到的两个独立的方法。
通常的方法对区域增长法[23l,分割和合并的方法,算法和轮廓边界的分割。
4.3.2特征的提取
要确定目标就需要从图像所提取的信息来描述,这就是特征提取与加工。
特
点是各种形式和对象有很大关系,它采用了多种方法描述。
从图像的角度来看作
品,主要是基于如下特点进行描述的,也就是边缘的信息,还有灰度和纹理的特
征。
在一般的图像识别过程中,以上的特点占有着重要的比重。
在本论文中的采
样也主要基于灰度信息,图像分割,外加监测区域的纹理特征,图像边缘信息,
其形状特征。
如果根据以上三个特点没有达到预期的效果,那么就可以考虑样本
之间所构成的函数距离。
以达到最佳治疗targetidentification分类和鉴定。
(1)灰度检测
灰度是辐射探测表面特征物理量。
通常辐射率之间的表面特征是0和1之间
的值,它被记录在灰度图像。
与辐射率相关灰度图像的灰度图像,通常介于0和255之间,它的大小反映了表面特征点的辐射能量的大小。
对于一些目标,对
于一些待识别的目标来说:
机场在影像上灰度一般很亮;
桥梁较亮,而与桥梁直
接关联的河流则表现为暗色的区域;
飞机、船只与其周围地物相比,有的主体较亮,有的轮廓较亮。
这些明显的灰度特征都是识别这些目标的最直接特征。
(2)几何特征检测
几何特征图像纹理从一般意义上说是图像中灰度和颜色的变化,以及反复出
现的纹理基元和它的排列规则。
图像纹理反映了图像灰度性质及它们之间的空间
关系,不同的地物在图像中表现为不同的纹理。
(3)空间特征检测
人们的视觉系统对于景物的认识的初级阶段是辨认其形状。
任何一个景物形
状特征均可由其几何属性、统计属性和拓扑属性来进行描述。
对目标地区本身的形状都可以根据地区的边界。
目标地区本身形状特征包括
诸如面积,周长,圆度,凹或凸等几何特征,矩特征(如质量中心,中心矩,
Hu矩,平面梯度)。
4.3.3模型匹配与推理
模式匹配是目标对象识别的一部分,是这个过程中最重要的一步。
他在最后
的目标样本的模型匹配中扮演了重要角色。
匹配通常被定义为在计算机中被普遍
认定的定义标准,并最终对目标进行定义。
从视觉角度来看,应该是有目的“作
为,,(包括目标的描述与在现场为满足目标的要求),匹配和知识内在的联系,配合和理解是分不开的。
通过几种层次的匹配,因为识别的数量级有差异。
下面介绍几种传统的匹配方式:
基于模板的模式匹配,基于目标的模式匹配,在模板匹配上加入二维向量的动态模式匹配,探讨内部联系的匹配。
4交通灯智能控制系统综合设计
4.1硬件设计
4.1.1单片机概述
单片机是由运算器、控制器、存储器、输入设备以及输出设备共五个基本部分组成的。
单片机是把包括运算器、控制器、少量的存储器、最基本的输入输出口电路、串行口电路、中断和定时电路等都集成在一个尺寸有限的芯片上。
单片机的应用领域
单片机广泛应用于仪器仪表、家用电器、医用设备、航空航天、专用设备的智能化管理及过程控制等领域,大致可分如下几个范畴:
1.在智能仪器仪表上的应用
单片机具有体积小、功耗低、控制功能强、扩展灵活、微型化和使用方便等优点,广泛应用于仪器仪表中,结合不同类型的传感器,可实现诸如电压、功率、频率、湿度、温度、流量、速度、厚度、角度、长度、硬度、元素、压力等物理量的测量。
采用单片机控制使得仪器仪表数字化、智能化、微型化,且功能比起采用电子或数字电路更加强大。
例如精密的测量设备(功率计,示波器,各种分析仪)。
2.在工业控制中的应用
用单片机可以构成形式多样的控制系统、数据采集系统。
例如工厂流水线的智能化管理,电梯智能化控制、各种报警系统,与计算机联网构成二级控制系统等。
3.在家用电器中的应用
可以这样说,现在的家用电器基本上都采用了单片机控制,从电饭褒、洗衣机、电冰箱、空调机、彩电、其他音响视频器材、再到电子秤量设备,五花八门,无所不在。
4.在计算机网络和通信领域中的应用
现代的单片机普遍具备通信接口,可以很方便地与计算机进行数据通信,为在计算机网络和通信设备间的应用提供了极好的物质条件,现在的通信设备基本上都实现了单片机智能控制,从手机,
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