典型文献
基于深度学习的智能交通的控制系统研究
文献摘要：
现有的红绿灯大多采用固定的等待和通过时间.这种定时控制不能适应车流的实时变化,容易出现空车道占用时间、运输效率低的现象.文章针对红绿灯分布不均造成的交通拥堵等诸多问题,设计了通过机器视觉实现并基于深度学习的交通智能监测的控制系统.文章使用Linux,通过摄像头采集交通路口车辆的图片,再把采集到的图像信息通过ZigBee无线传输到raspberry主控模块中,最后完成图像数据的分析并做到实时学习,实现对车流量的实时监控,并根据路口实际车流量合理控制和分配各个方向的红绿灯时长,有效减少道路车辆的等待时间,提高通行效率.
文献关键词：
深度学习;机器视觉;树莓派;ZigBee
中图分类号：
作者姓名：
胡宇博;刘志东;殷婉婷
作者机构：
吉林农业科技学院电气与信息工程学院,吉林 吉林 132101
文献出处：
引用格式：
[1]胡宇博;刘志东;殷婉婷-.基于深度学习的智能交通的控制系统研究)[J].无线互联科技,2022(15):25-27
A类：
B类：
智能交通,控制系统研究,红绿灯,通过时间,定时控制,实时变化,空车,车道,运输效率,交通拥堵,机器视觉,智能监测,Linux,摄像头,交通路口,图像信息,ZigBee,无线传输,输到,raspberry,主控模块,成图,图像数据,车流量,实时监控,口实,合理控制,道路车辆,等待时间,通行效率,树莓派
AB值：
0.459109
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