Machine vision algorithms applied to dynamic traffic light control

Fabio Andrés Espinosa Valcárcel ^[1] ; Camilo Andrés Gordillo Chaves ^[1] ; Robinson Jiménez Moreno ^[1] ; Oscar Fernando Avilés Sánchez ^[1]
1. [1] Universidad Militar Nueva Granada
  
  Universidad Militar Nueva Granada
  
  Colombia
Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 80, Nº. 178, 2013, págs. 132-140
Idioma: inglés
Títulos paralelos:
- Algoritmos de visión de máquina aplicados al control dinamico de intersecciones semáforizadas
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Resumen
- español
  Este artículo presenta el desarrollo de un controlador de tráfico difuso capaz de gestionar de manera autónoma, centralizada y eficiente, el flujo vehicular en un grupo de intersecciones. El sistema emplea un algoritmo de visión artificial que le permite detectar el número de autos presentes en imágenes capturadas por un conjunto de cámaras estratégicamente ubicadas en cada intersección. Usando esta información, el sistema selecciona la secuencia de acciones que optimicen el flujo vehicular dentro de la zona de control, en un escenario simulado. Los resultados obtenidos muestran que el sistema disminuye en un 20% los tiempos de retraso para cada vehículo y que además es capaz de adaptarse rápida y eficientemente a los cambios de flujo
- English
  This paper presents a fuzzy traffic controller that in an autonomous, centralized and efficient way, manages vehicular traffic flow in a group of intersections. The system uses a computer vision algorithm to detect the number of cars in images captured by a set of strategically placed cameras at every intersection. Using this information, the system selects the sequence of actions that optimize traffic flow within the control area, in a simulated scenario. The results obtained show that the system reduces the delay times for each vehicle by 20% and that the controller is able to adapt smoothly to different flow changes