20、自适应交通控制与经济能源产出的投资分析

自适应交通控制与经济能源产出的投资分析

1. 自适应交通控制

1.1 目标检测与YOLO模型

在交通控制领域，目标识别是识别和分类图像中单个对象的任务。以往的方法，如区域卷积神经网络（RCNN）及其衍生方法，采用多阶段管道进行处理，这既耗时又难以优化，因为每个组件都需要单独训练。而YOLO是一个可以处理所有任务的单一神经网络。

它将共轭框和连接类数量视为回归问题，一个神经网络可以通过一次评级直接从整个图像中预测共轭框和复杂程度数量。由于整个发现管道是一个单一网络，因此可以基于端到端的发现执行进行优化。

1.2 车辆计数与交通密度计算

该实现使用Yolo V3神经网络对视频中的汽车进行计数，检测每隔x帧进行一次（x为变量）。还可以使用dlib库追踪先前检测到的车辆，同时能够更改置信检测级别、在将检测到的车辆从可追踪列表中移除之前计数的帧数、与重心的最大距离以及延迟检测和跳过的帧数。它能够使用原始视频大小或Yolo V3的416×416大小作为注释输出，且Yolo V3模型已下载并预训练。

系统还会确定车道中的汽车数量，并计算与其他车道的相对密度。时间分配模块接收来自该系统的输入（作为交通密度），并确定优化且高效的时间槽。具体操作步骤如下：
1. 指定基本计时器和时间配额存在的时间范围。
2. 系统提供时间槽，其总和接近指定的基本时钟。
3. 微处理器将该值发送到每个交通信号灯。
4. 通过更改基本计时器和时间范围来验证该值，以针对来自不同车道的不同类型视频获得正确结果。公式会根据基本计时器和车辆数量计算该值，为每个车道提供最佳且最有效的答案。

1.3 结