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呼市城市道路交通拥堵状况评价体系研究
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网络变结构控制在交叉口流向禁限管理中的应用(交通信息工程及控制专业优秀论文)
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3秒自动关闭窗口城市交通拥堵问题的分析与治理城市交通
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城市交通拥堵问题的分析与治理
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3秒自动关闭窗口基于视频的车辆检测与车牌识别关键技术研究,车牌识别系统,车牌识别,车牌号码识别,..
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基于视频的车辆检测与车牌识别关键技术研究
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3秒自动关闭窗口基于DM642的智能交通灯控制系统_文档资料库
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基于DM642的智能交通灯控制系统
３６６图像图形技术研究与应用２００９基于ＤＭ６４２的智能交通灯控制系统鲍征阮秋琦王杨（北京交通大学计算机与信息技术学院，北京１０００４４）摘要本文设计并实现了一种适用于十字交通路口的智能交通灯控制系统。本系统首先利用图像处理的方法从各路口交通监控摄像
头得到车行速度、车流量、车 辆状态等道路交通信息，然后将十字路口各方向交通信息汇总到路口交通灯控制平 台。平台根据这些信息自动判断路口各方向拥堵状况，动态调整该路口各方向放行 时间。同时，文章将利用视频数据进行道路交通信息的处理算法移植到ＤＳＰ平台 （ＤＭ６４２），降低了平台的成本，更有利于现场安装和调试，大大提高了系统的实用性。关键词ＤＭ６４２交通灯控制车辆跟踪Ａｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓｉｇｎａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ ＢａｓｅｄＢａｏ Ｚｈｅｎｇ，Ｒｕａｎ（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎＤＭ６４２Ｑｉｕｑｉ，ＷａｎｇＹａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４４）Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ ＪｉａｏｔｏｎｇＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄａＤＭ６４２ｂａｓｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅｔｒａ ｆｆｉｃｓｉｇｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌ ｃｒｏｓｓｒｏａｄ ｃｏｎｔｒ０１．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｗｅｃａｐｔｕｒｅ ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｖｉｄｅｏ ｆｒｏｍ ｅａｃｈ ｔｒａ ｆｆｉｃ ｃａｍｅｒａ ａｎｄ ｔｈｅｎ ｗｅ ｃｅｓｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｅｘｔｒａｃｔｕｓｅｓｐｅｃｉａｌ ｉｍａｇｅ ｐｒｏ－ｖａｌｕａｂｌｅ ｒｏａｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｖｉｄｅｏ（ｖｅｈｉｃｌｅ ｓｐｅｅｄ、ａｎｔｒａｆｆｉｃ ｆｌｏｗ、ｒｏａｄ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）．Ｔｈｅｎ，ｕｓｉｎｇ ｔｈｉｓ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｗｅ ａｐｐｌｙ ｆｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｒａｔｅｇｙｔｏａｄａｐｔｉｖｅ ｔｒａｆ－ＵＳ－ａｄｊｕｓｔｔｈｅ ｔｒａｆｆｉｃ ｓｉｇｎａｌｓ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｗａｙ，ｓｙｓｔｅｍ ｍａｋｅｓ ｔｈｅ ｂｅｓｔａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏａｄ，ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｔｒａｆｆｉｃ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｗｅ ａｌｓｏ ｔｒａｎｓｐｌａｎｔ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｔｈｅ ＤＳＰ ｓｙｓｔｅｍ（ＤＭ６４２）ｉｎ ｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅｃｏｓｔａｎｄ ｍａｋｅ ｔｈｅ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｗｏｒｋ ｍｏｒｅ ｅａｓｉｌｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓＤＭ６４２，ｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ，ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ１引言随着机动车数量的快速增长，道路堵塞、了提供科学的管理与调度，最大效率利用现 有城市道路资源的智能交通系统（ＩＴＳ：Ｉｎ－ｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）应运而生。交通事故、环境污染、能源浪费等现象日益突 出。因此，越来越需要利用高科技手段来改 善日趋严重的交通状况。在这种环境下，为获取道路交通的全方位信息是ＩＴＳ首先要 解决的问题。目前人们使用了各种各样的传 感器，例如为检测车辆计数而掩埋的感应线基干ＤＭ６４２的智能交通灯控制累统３６７圈检测器，为普通监控而使用的视频传感器， 为跟踪车辆速度方位而使用的雷达、激光传 感器等点式传感器。其中，线圈传感器的使 用范围最为广泛，这种传感器可以提供诸如 交通量、车速、道路占有率等交通基础信 息”。但是由于这种环形线圈往往需要铺设 在道路下，一次性成本投入较大，安装也较为 复杂。在进一步的研究中，Ｋｏｂａｔａｋｅ，Ｈ以 及Ｉｎｏｕｅ，Ｙ等人指出普通的点式传感器往 往存在检测信息单一的问题，在处理复杂的 交通现象时往往存在一定的局限性。１０。而 Ｓｏｔｏ，Ａ．和Ｃｉｐｒｉａｎｏ，Ａ更进一步指出基于 图像处理技术的视觉传感器是一种更有吸引 力的选择，它可以克服其他传感器存在的安 装成本较高、难以维修或在特定情况下精度 差等缺点，并且能给出关于场景的实时记录， 这些记录有利于应用图像处理拄术进行下一 步的分析，获得有价值的变通信息－“。国家 智能交通研究中心的王笑京等学者认为利用 计算机视觉技术完成的交通状况监控可以自 动对监控图像进行理解，获取车型、流量、行 车速度、交通拥堵情况等方面的数据”］。这 些数据对交通指挥人员有着重要的意义，可 以极大地提高交通监控指挥的效率。 随着近些年嵌人式技术以及数字信息处 理器等硬件拄术的发展，原本需要ＰＣ平台 才能得以完成的视频算法目前可以在嵌入式 ＤＳＰ平台上实现，而这种嵌入式平台可以简单便捷地安装于各路口监控摄像头、交通控 制灯等处，价格也更为便宜。这进一步为我 们扫清了应用计算机枧觉技术获取交通信息 的障碍，也为计算机视觉技术在ＩＴＳ系统中 的应用提供了更加广泛的应用前景。 本文构建了一个可广泛应用于各种城市 道路、高速公路的交通智能监控及路口信号 灯调节系统模型，并将车辆及交通状态判断 的视频算法移植到ＤＳＰ平台以组建真正意 义上的智能视觉传感器。本系统应用的智能 视觉传感器方案相比目前被广泛应用于使用 系统中的线圈传感器、车载ＧＰＳ系统，以及 基于工控机或ＰＣ平台的视觉处理机具有安 装简便、成本低廉、采集信息准确等多个优 点，具有广泛的应用前景。２系统总体设计如图１所示，本系统主要由两部分构成： 嵌人式的视频采集处理平台、智能交通灯控 制平台。嵌＾式的视频采集处理平台通过架 设在道路的交通监控摄像头读人交通监控录 像，进行实时的视频分析和处理得到道路交 通状态数据（车辆速度、车流量、变通拥堵情 况，。然后将道路交通状态数据通过同结莲 接发送给智能交通灯控制平台。智能交通灯 控制平台利用各个路口的实时变通状态数据―――――意等――――］７――――■■搦翻嘲舅隧瀚―－◆２一……“’?巴皇宇‰矧㈣ｍ圈１ 智能交通灯控制系统总体结构３６８图像图形技术研究与应用２００９进行变通调度算法优化，并输出调控后的交 通灯控制信号。该系统的智能交通灯控制平 台利用ＰＣ软件完成计算及控制信号演示。 视频采集处理平台利用一块瑞泰创新公司生 产的ＴＭＳ３２０ＤＭ６４２的开发板完成提取道 路交通状态数据的相关算法。像作为灰度图进行Ｒｕｎｎｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ的背景 建模嘲，然后由当前Ｙ图像与背景帧做差得 到前景帧图像。进而得到运动目标（车辆）的 分离图像。然后通过后处理，确定运动区域 团块特征，完成运动目标的识别。井根据运 动团块的大小和颜色特征进行车辆的识别和跟踪。３视频采集处理平台３．１视频采寨子系统软件流程 传统的基于视觉的交通状态采集方法大 多是仿照铺设感应线圈的方法，通过在视频 监控区域设定虚拟的线圈，来计算车辆通过 的数量等信息。这种方法虽然简单可行，但 提供的数据过于单一，不利于智能交通控制 系统来进行进一步的分析。因此，在我们的 系统中，我们采用了独立的对运动车辆进行 跟踪的方法。通过在视频趴列中捕获运动车 辆，独立计算其行车速度、车流量，我们可以 得到对道路交通运行情况和拥堵情况的更为 详细的描述。这也为上层交通控制制定决策 提供了良好的道路交通数据。 通过交通视频序列进行车辆检测与快速 跟踪的软件算法流程田如下：为了完成算法的验证，我们在ＰＣ平台 上编写了相应程序，井对相关参数进行了调 整，为算法移植到ＤＳＰ平台做好了准备。在 这一过程中，我们使用ＯＰＥＮＣＶ算法库进 行了算法验证，并在Ｖｉｓｕａｌｓｔｕｄｉｏ２００５平台上利用标准Ｃ语言实现了主要算法。经过 参数调整与优化，我们的算法取得了令人满 意的跟踪和识别效果。塑｜｜毒霸（ｃ）＝值化∞自景目博Ｉｂ】＊景建模结ｇ℃～＜ｄ）｝＊＊Ⅲ自ｍ《F％雾蚰｜鞘一一…图３软件算法处理结果盥：：：：：什口ｌ基｛３．２视频采集子系统算法硬件实现３ ２１硬件平台介绍 由于本系统算法涉及大量的计算机图像重譬卜屯寸替蕾ｉＲ讴如图２所示，由于通过摄像头和ＤＳＰ平算法和处理环节．因此在本嵌人式系统中，我 们采用了Ｔｌ公司的针对多媒体处理应用领 域的ＴＭＳ３２０ ＤＭ６４２处理器。ＤＭ６４２是德 州仪器公司（Ｔ１）最新推出的针对多媒体处 理领域应用的ＤＳＰ。ＴＩ公司提供了相应的 图像处理指令集（Ｉｍａｇｅｉｎｇ ａｎｄ Ｖｉｄｅｏ Ｐｒｏｃｅｓｓ台视频端口ｔ我们可以比较容易得到ＹＣｂＣｒ 格式的图像。因此在视频处理中，我们首先 提取Ｙ分量进行分析，利用Ｙ分量的视额图Ｌｉｂｒａｒｙ）ｏ…．让开发者能够更加容易地开发图像或视频的相关产品，满足复杂图像基于ＤＭ６４２的智能交通灯控制系统３６９处理算法的实时性要求。目前已有大量基于ＤＭ６４２平台的视频处理系统，如ＴＩ公司提飞”往往是超出存储区访问允许范围造成的； 另外，还需注意堆栈的分配，在程序“跑飞”时注意检查是否发生堆栈溢出。供的可自动实现前景背景分离的解决方 案‘”３和其他基于ＤＭ６４２进行嵌入式疲劳驾 驶检测的研究［１引。３．２．２程序移植在本系统中，内存空间包括：ＤＭ６４２的 ２５６ＫＢ字节的二级缓存Ｌ２，存取速度快； ３２ＭＢ的ＳＤＳＲＡＭ片外内存，存取速度慢。 内存使用的一个原则是应尽量把数据和代码 放人片内内存。但由于片内内存容量的限 制，程序处理中应注意尽量渐少外存数据的 读写。由于图像数据及其中间处理过程往往 放在ＳＤＲＡＭ中进行保存，在图像处理中应当尽量利用ｃａｃｈｅ ｌｉｎｅ以渐少外存的访问次在我们的系统中，我们利用ＰＡＬ摄像头 完成图像的采集，然后通过ＴＶＰ５１５０解码器 产生ＢＴ６５６格式的数据流，然后通过ＥＤＭＡ 传输给ＳＤＲＡＭ，得到ＹＵＶ格式的图像数据。 每帧实际图像的大小为７２０×５７６，考虑到实 际需要，我们对图像进行了抽样，取３６０×２８８ 的图像进行后续处理以节省程序运行时间，并 且直接取Ｙ通道的图像作为灰度图像进行计 算，以节省图像变换和读取时间。 在上面算法验证的基础上，可进一步实 现道路交通状态视频处理系统的嵌入式移 植。由于ＰＣ平台与ＤＭ６４２乎台的不同，我 们在这一过程中，主要进行了以下的移植工作：数［８］。本系统中，主要利用４个与采集图像 同样大小的矩阵存储各个算法模块处理前和处理后的数据。（４）编译器优化 这里主要包括利用ｒｅｓｔｒｉｃｔ、ｎａｓｓｅｒｔ、 ｍｕｓｔ―ｉｔｅｒａｔｅ、ｌｏｏｐｃｏｕｎｔ等关键字向编译器 提供进一步的有关程序及数据的信息，以帮 助编译器更好地分配代码和数据通道，充分 利用流水线，提高代码运行速度［９］。 （５）代码优化 本文涉及的识别算法具有数据量大、计 算复杂、二重循环多等特点。在没有优化前， 系统资源利用率低、运行速度慢，远远没有达 到系统实时性的要求。本文通过代码优化技 术及ＤＳＰ／ＢＩＯＳ的使用使系统具有较好的 实时性，具体包括开发Ｃ／Ｃ＋＋代码、优化 Ｃ／Ｃ＋＋代码和编写线性汇编代码等几个阶 段。具体手段可以参考ＴＩ公司提供的相关技术手册［１卜１２］。（１）调整Ｃ代码以适应移植要求 利用标准Ｃ程序替换程序处理所需的 部分ＯＰＥＮＣＶ图像处理函数，并删除和替 换了部分ＤＳＰ不支持的Ｃ函数。 （２）数据类型调整 参考ＴＩ公司提供的编程手册［７１，我们对 程鹿进行了如下的数据类型调整： Ｃ６０００中ｌｏｎｇ类型为４０位，而其通用寄 存器为３２位，访问４０位数据时需要对两个寄 存器进行读写操作，为节省程序运行时间，我 们把程序中所有的ｌｏｎｇ型改成ＩＮＴ３２。将整 型乘法输入由ＩＮＴ３２改为Ｓｈｏｒｔ（１６）以节省 程序运行时间。 由于ＤＭ６４２为定点型ＤＳＰ，并不支持 浮点数据的计算，我们将计算过程中涉及 ｆｌｏａｔ类型的数据统一利用移位操作进行浮 点型数据向定点型数据的转换。 （３）存储空间分配 在进行存储空间分配前必须了解芯片内 外的存储空间的大小，编译后的Ｃ程序“跑４智能交通灯控制策略本系统的智能交通灯控制策略主要针对 单十字路口的交通灯自动调节。我们令交通 灯放行时间工作在长、短、普通的三种状态 下，并根据各方向车流情况进行动态调整。 与此相对应的，另一车流方向红灯工作在短、 长、普通三种状态下。整个算法演示平台在３７０图像图形技术研究与应用２００９ＰＣ机上进行模拟。 由于十字路口的交通灯，南北、东西方向 的车辆都是同时停止、同时流通的，所以只要 取南、北方向车辆的最大值和东、西方向的最 大值进行比较，便可得知该方向的交通状态。如表１所示：表Ｉ东西方向车流量比较与综台寰２东西方向绿灯开放时问控制自｜匕｝％§目ｉ向Ⅲ行Ｈ间÷（Ｔ２）￥目车＊普ｉ（Ｍ１） §日车＊月堵（Ｌ１）十（Ｔ２）逻辑表达：§日ｊ自 ｛ｍ■ §自｝ｍ №％（Ｅｓ）东向车ｍ《自车％ 拥堵（Ｅ１）短：Ｔ１一（ｓｌＮＭ２）Ｕ（ｓｌｎＬ２）Ｕ（ＭｌｎＩ。２） 中．Ｔ２一（Ｓ１ｎ ｓ２）Ｕ（Ｍ１ｎＭ２）Ｕ（Ｉ。１ＮＬ２）普ａｒＭｌ）长：Ｔ３一（Ｍ１ＮＳ２）Ｕ（Ｌ１ｎ ｓ２）Ｕ（Ｌ１ｎＭ２）∞《（Ｌ１）拥堵（Ｌ１）月堵（ＬＩ）南北方向的通行时间可由东西方向通行 时间取反得出。表１中．Ｅｓ、Ｅｍ、Ｅｌ表示向东行驶的车 流运行状态，Ｗｓ，Ｗｍ、ＷＩ表示向西行驶的 车流运行状态，分别对应通畅、普通、拥堵。 由上表可以得出东西方向的综合流量状态的逻辑表达：５系统性能经过反复调试，我们最终构建ｒ ＰＣ平 台的智能交通灯控制演示系统和基于 ＤＭ６４２的嵌入式视频采集处理平台。流畅：ｓ１＝ＥｓＮＷｓ 普通：Ｍ１一（ＥｍＮＷｓ）Ｕ（ＥｓＮｗｉｎ）Ｕ （ＥｍＮＷｍ） 拥堵：Ｌｌ＝ＷｌＵＥｌ 同理，可以得出南北方向： 流畅：５２＝ＮｓＮＳｓ 普通：Ｍ２一（ＮｍｎＷｓ）Ｕ（Ｎｓｎ Ｓｍ）Ｕ（ＮｍＮ Ｓｍ）拥堵Ｉ。２一ＮＩＵｓＩ 为了简化逻辑运算，可以把东西竟向或 南北方向的车流量按数量进行分级，相应给 定的东西方向与南北方向的绿灯时长也按一 定的规律分级，这样就可以实现按车流量规 模给定绿灯时长，达到最大限度的有车放行， 减少十字路口的车辆滞流，从而提高交通控 制系统的效率，以东西方向交通灯为例，其 控制策略如表２所示：图４演ｉ平台运行结果一奠■■圈５ ＤＳＰ系统处理结果基于ＤＭ６４２的智能交通灯控制系统３７１如图４、图５所示，交通流量监控系统利 用嵌入式交通监控系统返回的交通流量数据 （车流量、道路占用率）分析了当前道路占用 情况。在实验中，我们利用４路数据进行模 拟，当南向车流发生拥堵时，系统自动判断出 南向车流的拥堵状态，并自动进行调整，将南 北向绿灯放行时问改为长，将东西向绿灯时 间相应地改为短。频检测平台并没有对交通道路信息进行识别 和判断，通过引入交通道路信息和对车辆驾 驶行为进行判断，在本系统的基础上还可以 构建可自动对交通事故或者违规驾驶行为进 行识别的现场嵌入式检测系统。这一系统具 有重要的实际研究价值。参考文献 ［１］Ｋｏｂａｔａｋｅ，Ｈ．，Ｉｎｏｕｅ，Ｙ．，Ｎａｍａｉ，Ｔ。，Ｈａｍｂａ，６结语本文通过结合基于嵌入式的视频采集处 理平台和智能交通灯控制策略设计实现了交 通路口信号灯的自适应控制，并完成了系统 的构建和演示。本系统依据各方向实时道路 交通视频监控数据进行检测，并从监控图像 中现场提取道路交通流量、占用率等信息，进 而完成路口红绿灯的自动调节，以最有效地 利用道路。同时，本系统创新性地使用嵌入 式ＤＳＰ平台通过监控摄像头完成相关交通 信息提取算法，这种“摄像头”＋“嵌入式 ＤＳＰ处理平台”的交通信息采集方式具有重 要的实际意义，可以便捷地加装于各种公路 摄像头上，并且投入成本和运维成本远远小于传统的ＤＳＰ平台。Ｎ．．ＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆＴｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＭｏｖｅ―ｍｅｎｔ ｏｆ Ｔｒａｆｆｉｃ ｂｙ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．ＩＥＥＥ Ｉｎ― ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ６１４―６１７．ｏｎＩＣＡＳＳＰ，１ ９８７，（１ ２）：［２３Ｓｏｔｏ，Ａ．，Ｃｉｐｒｉａｎｏ，Ａ．．ＩｍａｇｅｔｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＡｐｐｌｉｅｄＲｅａｌ Ｔｉｍｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｆｌｏｗ．Ｐｒｏ－ ｏｆ ｔｈｅｏｎｃｅｅｄｉｎｇｓＴｗｅｎｔｙ－ｅｉｇｈｔｈＳｏｕｔｈｅａｓｔｅｒｎＳｙｍｐｏｓｉｕｍＳｙｓｔｅｍ Ｔｈｅｏｒｙ，１９９６：３１２―３１６．［３］王笑京．智能交通系统研发历程与动态述评．城市交通，２００８，６（１）：６―１２．［４１孙亚，彭国雄，皮晓亮．基于环形线圈检测器采集 信息的数据挖掘方法研究．交通与计算机，２００５，２３（１）：４６―４９．［５３北京瑞泰创新科技有限责任公司．ＩＣＥＴＥＫ―ＤＭ６４２一Ｃ―ＩＤＫ―Ｍ实验指导书，２００４．［６］Ｃｕｃｃｈｉａｒａ，Ｒ．，Ｇｒａｎａ，Ｃ．，Ｐｉｃｃａｒｄｉ，Ｍ．，Ｐｒａｔｉ，Ａ。．ＤｅｔｅｃｔｉｎｇＭｏｖｉｎｇＯｂｊｅｃｔｓ，Ｇｈｏｓｔｓ，ａｎｄｏｎＳｈａｄｏｗｓ ｉｎ Ｖｉｄｅｏ Ｓｔｒｅａｍ．ＩＥＥＥ ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓＰａｔｔｅｒｎ在检测过程中，本系统并没有采用通过 在监控区域设立虚拟线圈来实现目标检测的 方法，而是采用了独立的运动目标的检测与 跟踪的方法。这种方法，虽然相对虚拟线圈 检测法计算量较大，但更有利于发挥视频检 测的优势，从交通监控图像中提取更多信息， 同时避免了利用虚拟线圈检测法存在的需要 预先指定虚拟线圈区域的问题，更利于安装。 同时，应当指出，我们所构建的智能交通 灯控制演示系统仅仅针对单一路口情况，采 用的交通控制策略相对比较简单，实际应用 中，针对复杂的道路交通和多路口情况，还需 要结合更为系统和有效的交通控制算法对交 通状况和变化进行全局分析和预测，从而完 成全局意义下的交通优化。另外，本系统视ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２００３，２５（１０）：１３３７―１３４２．［７３ ＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ．ＴＭＳ３２０Ｃ６０００Ｐｒｏｇｒａｍｍｅｒ’Ｓ Ｇｕｉｄｅ．ＳＰＲＵｌ９８Ｇ。Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕ― ｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，Ｚ００２．［８３ Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ．ＴＭ￥３２０Ｃ６０００ＤＳＰ Ｃａｃｈｅ Ｕｓｅｒ’Ｓ Ｇｕｉｄｅ．ＳＰＲＵ６５６Ａ，ＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，２００３．［９］ＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓＩｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ．ＴＭＳ３２０Ｃ６０００Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ Ｃｏｍｐｉｌｅｒ Ｕｓｅｒ’ｓ Ｇｕｉｄｅ．ＳＰＲＵｌ８７Ｋ， Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒｍｅｄ，２００３．［１０３ ＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ．ＴＭＳ３２０Ｃ６４ｘＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＩｍａｇｅ／ＶｉｄｅｏＬｉｂｒａｒｙ Ｐｒｏｇｒａｍｍｅｒ’ｓ ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓＩｎ―Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ．ＳＰＲＵ０２３Ａ，Ｔｅｘａｓ ｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，２００２．１１１］ＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ．ＴＭＳ３２０ ＤＳＰ／３７２图像图形技术研究与应用２００９ＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢＩＯＳ Ｕｓｅｔ’ｓ Ｇｕｉｄｅ．ＳＰＲＵ４２３Ｂ，Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕ― ｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，２００２．ｇｒｏｕｎｄ／ＦｏｒｅｇｒｏｕｎｄｏｎＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎＴＭＳ３２０Ｃ６４／６４ｘ＋ＤＳＰ．ＳＰＲＡＡＭ６。Ｔｅｘａｓ［１２］ＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓＬａｎｇｕａｇｅＩｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ．ＴＭＳ３２０Ｃ６０００Ｔｏｏｌｓ Ｕｓｅｒ’Ｓ Ｇｕｉｄｅ．ＳＰ―Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，２００７．Ａｓｓｅｍｂｌｙ［１４］王光娟，詹永照，刘志强．基于ＤＭ６４２的嵌入式疲劳驾驶监测系统的实现．计算机应用，２００７，２７（１０）：２６１２―２６１４．ＲＵｌ８６Ｋ，ＴｅＸａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，２００２．Ｅｌ ３ １ Ｔｅｘａｓ ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓＩｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ．Ｖｉｄｅｏ Ｂａｃｋ―基于DM642的智能交通灯控制系统作者： 作者单位： 鲍征， 阮秋琦， 王杨 北京交通大学 计算机与信息技术学院,北京 100044本文链接：http://d..cn/Conference_7112936.aspx 授权使用：华中科技大学(wfhzkjd)，授权号：08dd4fd5-32b2-ee 下载时间：日
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