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近年来,交通拥堵越来越严重,固定变换周期的交通灯不能根据实时的交通情况疏导交通,使交通系统面临交通资源利用率低下的问题,因此如何识别实时交通的车辆个数,并根据各方向实时车流量智能控制交通灯的变化是一项具有挑战性的关键工作。在应用图像处理去实现车辆个数识别中,传统的运动目标识别算法识别准确度低,因此改进的背景差分算法和帧间差分算法通过对现有背景差分算法和帧间差分算法的改进,可以达到较好的车辆识别精度,从而根据各方向车辆个数对交通灯进行智能控制,最大程度的提高交通资源利用率。设计十字路口智能交通疏导系统总体方案。系统应用实时交通图像进行图像处理来获取实时十字路口等待的和运动中的车辆长度,根据该参数,来控制交通灯在车流大的方向的绿信比（绿灯信号占整个信号长度的比例）,进而实现十字路口交通的智能疏导。在车流量识别算法方面,在深入研究图像处理车辆识别算法的过程基础之上,重点对光流法、背景差分法、帧间差分法进行了全面的比较,并针对车流量识别面临的问题提出改进车流量识别算法,并单独对该改进算法进行Matalab仿真去验证算法的准确度。本文的硬件部分为四部分,摄像头模块、图像处理模块、智能交通灯控制模块和服务器。这里摄像头和服务器都是用选用的硬件,而图像处理模块和智能交通灯控制模块为设计的硬件模块。在图像处理模块中使用三星S3C6410芯片做该模块处理核心,对实时交通图像进行车流量识别,进而对交通灯进行智能控制,采用WMGMR09无线网络模块和其他设备进行通信。交通灯模块用STC12C5A60S2做MCU,ESP8266模块负责该模块通信。所有的图像处理数据上传至自己搭建的服务器上,进行数据统计。软件设计方面,包括交叉环境的创建、图像采集模块设计、车辆检测模块设计、服务器模块设计、交通灯控制模块设计。