基于机器学习技术的智能交通控制系统
1 概述
如今，汽车和卡车数量不断增加，而现有基础设施资源有限，这使得交通问题日益严重。使用公共道路出行的主体包括行人、骑行或放牧的动物、汽车、无轨电车等，道路上的交通可以双向流动。交通法规用于管理和规范车辆，而道路规则不仅包括法律，还涵盖了随着时间形成的非官方规定，目的是让交通更有序高效。路边设置的交通标志则为驾驶员提供信息。
传统的交通管理系统主要有以下两种：
-基于人工的控制系统：手动控制交通需要大量人力。每个城市或地区分配的交警数量由所在国家和州决定。交警会配备指示牌、信号灯和哨子等工具来维持秩序和控制交通流量，并且需穿着特定制服以有效管理交通。
-强制控制系统：定时器和电子传感器共同调节自动交通信号。在交通信号的每个新阶段开始时，会以固定数值设置时间限制。调整时钟估值后，灯将自动开关，以达到所需的持续时间。电子传感器会收集每个阶段的车辆分配和信号信息，根据传感器的检测结果，灯光会在开和关之间快速切换。
然而，这些传统系统存在明显缺点。基于人工控制的系统需要更多人力，但目前交警人员不足，无法手动调节城镇或城市任何区域的交通流量，因此需要更有效的交通管理策略。而自动交通控制系统为每个交通信号阶段使用定时器，使用电子传感器管理交通时也会出现拥堵问题。
图像在交通控制中至关重要。作者开发了基于图像处理的交通灯控制方法，用图片识别汽车，而不是植入电子传感器。通过安装交通灯摄像头捕捉图像序列，图像处理在控制交通灯状态方面表现更优。它利用交通照片，能更稳定地检测车辆，能直观呈现现实情况，比检测金属含量的设备效果更好。
