DOI:
https://doi.org/10.14483/23448393.3845Published:
2012-06-29Issue:
Vol. 17 No. 1 (2012): January - JuneSection:
Special Section: Best Papers "VI Symposium on Optimization".Controlador de Tráfico Inteligente con Prelación para Vehículos de Emergencia
Intelligent Traffic Controller with Priority for Emergency Vehicles
Keywords:
Traffic control, machine vision, fuzzy control, vehicle detection. (en).Keywords:
Control de tráfico, control difuso, detección vehicular, visión artificial. (es).Downloads
Abstract (es)
Este artículo presenta el desarrollo de un controlador de tráfico por lógica difusa, el cual mediante el análisis de secuencias de video y por medio de técnicas de procesamiento de imagen, es capaz de distinguir y gestionar de manera autónoma y centralizada el flujo vehicular en un grupo de intersecciones a fin de dar prelación en la vía a vehículos de emergencias. El sistema emplea un algoritmo de clasificación entrenado para detectar los vehículos presentes en una escena y un algoritmo de procesamiento de imagen que permite identificar si alguno de ellos corresponde o no, a un vehículo de emergencia. Usando la información proveniente de las secuencias de video adquiridas mediante cámaras CCD ubicadas en las intersecciones, el sistema selecciona la secuencia de acciones que prioricen el flujo vehicular dentro de la zona de control, y que permitan descongestionar las posibles vías de desplazamiento del vehículo de emergencia. Los resultados obtenidos muestran que el sistema es capaz de realizar la detección vehicular en tiempo real y que además permite adaptar rápida y eficientemente los cambios de flujo a fin de establecer una vía prioritaria.
Abstract (en)
This paper describes the development of a traffic controller using fuzzy logic, combined with the analysis of video sequences through machine vision techniques. The controller is able to automatically manage the traffic flow in a set of intersections, giving priority to the traffic lights of roads where there are emergency vehicles waiting. The system uses a classification algorithm, which is trained in order to detect any vehicle the scene and an image processing algorithm that identifies emergency vehicles within the previously detected vehicles. Using the information of video sequences acquired with CCD cameras installed on the intersections, the system choose the sequence of actions that improves the traffic flow, so as to increase the mobility in the road where the emergency vehicle is detected. Results show that the system is able to detect vehicles in real time. Also, the system adapts in an efficient and fast way to the changes in traffic flow in order to establish a priority road for emergency vehicles.References
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