基于YOLOv4的双向多车道与人行横道智能请求式信号灯的设计

在国家相关政策的大力支持下，本项目设计了一种基于交通效率最大化的交通信号灯智能控制系统，通过对双向多车道与人行横道交叉路口流量的实时观测，综合考虑行人违规和车辆效率存在的矛盾，采用“人工”与“智能”相结合的理念，精准设计深度学习架构中的车辆检测和行人检测算法以及特种车辆识别，最大限度降低行人与车辆相互干扰程度，使路口车辆与行人通行效率最大化，保证城市混合交通流的质量。研究表明，基于自适应模糊控制和深度学习YOLO算法的智能信号灯系统，在行人与车辆冲突量，车辆的排队长度、等待时间和平均速度等方面均优于其他固定配时方案以及传统的行人请求式信号灯方案。该项目可以通过公私合作可以降低交通系统的总成本，在现有的交通信号灯的基础上进行改造，具备大规模快速装备的条件。规则简单，驾驶员与行人容易理解。