作品名称：基于机器视觉的智能交通信号灯控制系统
参赛院校：西安理工大学
指导教师：范彩霞
团队成员：惠雨洁、范欣欣、和聪、何涛、闫羽卿
数媒竞赛网（mit.caai.cn）2018年参赛作品
作品描述：

作品主要运用视频图像处理的相关技术，通过对十字路口采集的视频进行处理得到计算红绿灯时间切换的相关参数，并通过统计的交通参数计算出红绿灯的通行时间，实现交通信号灯的智能控制。主要包括：系统初始化(包括车道线的检测和交通标志的识别)，交通参数统计(车流量统计，车辆行驶速度的统计和车辆占道比的计算)，最终实现智能交通信号灯控制系统。 关键技术包括： (1)车道线检测：根据路面车道线的特点，采用Hough变换在路面感兴趣区域内进行车道线检测； (2)十字路口地面上的交通标志(转向和直行)的提取和识别：通过图像的逆透视变换进行地面标志的校正，结合车道线的检测结果进行交通标志的提取和识别； (3)车流量和车辆行驶速度的统计：对采集的视频建立背景模型，在绿灯时段利用背景差分法提取运动车辆目标，计算绿灯时段的车流量和车辆行驶速度； (4)车辆占道比计算：采用投影法和车辆轮廓面积计算绿灯时段和红灯时段的车辆占道比； (5)通过统计的交通参数计算出绿灯通行时间，实现智能交通信号灯控制系统；

作品名称：基于机器视觉的智能交通信号灯控制系统
参赛院校：西安理工大学
指导教师：范彩霞
团队成员：惠雨洁、范欣欣、和聪、何涛、闫羽卿
数媒竞赛网2018年参赛作品
作品描述：

作品主要运用视频图像处理的相关技术，通过对十字路口采集的视频进行处理得到计算红绿灯时间切换的相关参数，并通过统计的交通参数计算出红绿灯的通行时间，实现交通信号灯的智能控制。主要包括：系统初始化(包括车道线的检测和交通标志的识别)，交通参数统计(车流量统计，车辆行驶速度的统计和车辆占道比的计算)，最终实现智能交通信号灯控制系统。 关键技术包括： (1)车道线检测：根据路面车道线的特点，采用Hough变换在路面感兴趣区域内进行车道线检测； (2)十字路口地面上的交通标志(转向和直行)的提取和识别：通过图像的逆透视变换进行地面标志的校正，结合车道线的检测结果进行交通标志的提取和识别； (3)车流量和车辆行驶速度的统计：对采集的视频建立背景模型，在绿灯时段利用背景差分法提取运动车辆目标，计算绿灯时段的车流量和车辆行驶速度； (4)车辆占道比计算：采用投影法和车辆轮廓面积计算绿灯时段和红灯时段的车辆占道比； (5)通过统计的交通参数计算出绿灯通行时间，实现智能交通信号灯控制系统；

作品名称：基于机器视觉的智能交通信号灯控制系统
参赛院校：西安理工大学
指导教师：范彩霞
团队成员：惠雨洁、范欣欣、和聪、何涛、闫羽卿
数媒竞赛网2018年参赛作品
作品描述：

作品主要运用视频图像处理的相关技术，通过对十字路口采集的视频进行处理得到计算红绿灯时间切换的相关参数，并通过统计的交通参数计算出红绿灯的通行时间，实现交通信号灯的智能控制。主要包括：系统初始化(包括车道线的检测和交通标志的识别)，交通参数统计(车流量统计，车辆行驶速度的统计和车辆占道比的计算)，最终实现智能交通信号灯控制系统。 关键技术包括： (1)车道线检测：根据路面车道线的特点，采用Hough变换在路面感兴趣区域内进行车道线检测； (2)十字路口地面上的交通标志(转向和直行)的提取和识别：通过图像的逆透视变换进行地面标志的校正，结合车道线的检测结果进行交通标志的提取和识别； (3)车流量和车辆行驶速度的统计：对采集的视频建立背景模型，在绿灯时段利用背景差分法提取运动车辆目标，计算绿灯时段的车流量和车辆行驶速度； (4)车辆占道比计算：采用投影法和车辆轮廓面积计算绿灯时段和红灯时段的车辆占道比； (5)通过统计的交通参数计算出绿灯通行时间，实现智能交通信号灯控制系统；

作品名称：基于机器视觉的智能交通信号灯控制系统
参赛院校：西安理工大学
指导教师：范彩霞
团队成员：惠雨洁、范欣欣、和聪、何涛、闫羽卿
数媒竞赛网2018年参赛作品
作品描述：

作品主要运用视频图像处理的相关技术，通过对十字路口采集的视频进行处理得到计算红绿灯时间切换的相关参数，并通过统计的交通参数计算出红绿灯的通行时间，实现交通信号灯的智能控制。主要包括：系统初始化(包括车道线的检测和交通标志的识别)，交通参数统计(车流量统计，车辆行驶速度的统计和车辆占道比的计算)，最终实现智能交通信号灯控制系统。 关键技术包括： (1)车道线检测：根据路面车道线的特点，采用Hough变换在路面感兴趣区域内进行车道线检测； (2)十字路口地面上的交通标志(转向和直行)的提取和识别：通过图像的逆透视变换进行地面标志的校正，结合车道线的检测结果进行交通标志的提取和识别； (3)车流量和车辆行驶速度的统计：对采集的视频建立背景模型，在绿灯时段利用背景差分法提取运动车辆目标，计算绿灯时段的车流量和车辆行驶速度； (4)车辆占道比计算：采用投影法和车辆轮廓面积计算绿灯时段和红灯时段的车辆占道比； (5)通过统计的交通参数计算出绿灯通行时间，实现智能交通信号灯控制系统；

作品名称：基于机器视觉的智能交通信号灯控制系统
参赛院校：西安理工大学
指导教师：范彩霞
团队成员：惠雨洁、范欣欣、和聪、何涛、闫羽卿
数媒竞赛网2018年参赛作品
作品描述：

作品主要运用视频图像处理的相关技术，通过对十字路口采集的视频进行处理得到计算红绿灯时间切换的相关参数，并通过统计的交通参数计算出红绿灯的通行时间，实现交通信号灯的智能控制。主要包括：系统初始化(包括车道线的检测和交通标志的识别)，交通参数统计(车流量统计，车辆行驶速度的统计和车辆占道比的计算)，最终实现智能交通信号灯控制系统。 关键技术包括： (1)车道线检测：根据路面车道线的特点，采用Hough变换在路面感兴趣区域内进行车道线检测； (2)十字路口地面上的交通标志(转向和直行)的提取和识别：通过图像的逆透视变换进行地面标志的校正，结合车道线的检测结果进行交通标志的提取和识别； (3)车流量和车辆行驶速度的统计：对采集的视频建立背景模型，在绿灯时段利用背景差分法提取运动车辆目标，计算绿灯时段的车流量和车辆行驶速度； (4)车辆占道比计算：采用投影法和车辆轮廓面积计算绿灯时段和红灯时段的车辆占道比； (5)通过统计的交通参数计算出绿灯通行时间，实现智能交通信号灯控制系统；

作品名称：基于机器视觉的智能交通信号灯控制系统
参赛院校：西安理工大学
指导教师：范彩霞
团队成员：惠雨洁、范欣欣、和聪、何涛、闫羽卿
数媒竞赛网2018年参赛作品
作品描述：

作品主要运用视频图像处理的相关技术，通过对十字路口采集的视频进行处理得到计算红绿灯时间切换的相关参数，并通过统计的交通参数计算出红绿灯的通行时间，实现交通信号灯的智能控制。主要包括：系统初始化(包括车道线的检测和交通标志的识别)，交通参数统计(车流量统计，车辆行驶速度的统计和车辆占道比的计算)，最终实现智能交通信号灯控制系统。 关键技术包括： (1)车道线检测：根据路面车道线的特点，采用Hough变换在路面感兴趣区域内进行车道线检测； (2)十字路口地面上的交通标志(转向和直行)的提取和识别：通过图像的逆透视变换进行地面标志的校正，结合车道线的检测结果进行交通标志的提取和识别； (3)车流量和车辆行驶速度的统计：对采集的视频建立背景模型，在绿灯时段利用背景差分法提取运动车辆目标，计算绿灯时段的车流量和车辆行驶速度； (4)车辆占道比计算：采用投影法和车辆轮廓面积计算绿灯时段和红灯时段的车辆占道比； (5)通过统计的交通参数计算出绿灯通行时间，实现智能交通信号灯控制系统；