实现路口交通灯系统控制的方法很多，可以用标准逻辑器件、可编程序控制器PLC、单片机等方案来实现。但是这些控制方法的功能修改及调试都需要硬件电路的支持，在一定程度上增加了设计难度。采用EDA技术，应用VHDL硬件电路描述语言实现交通灯系统控制器的设计，利用MAX+PLUSⅡ集成开发环境进行综合、仿真，并下载到CPLD可编程逻辑器件中，完成系统的控制作用。该灯控制逻辑可实现3种颜色灯的交替点亮、时间的倒计时，指挥车辆和行人安全通行。

包括各块代码，设计图 十字路口设计两组交通灯分别控制东西和南北两个方向的交通。如图1所示，当东西方向的红灯亮时，南北方向对应绿灯亮，过渡阶段黄灯亮，即东西方向红灯亮的时间等于南北方向绿灯和黄灯亮的时间之和。交通灯维持变亮的时间取决于键盘输入的控制键值。

智能车路协同关键技术研究

车路协同技术发展现状与展望

车路协同的多模式交通流控制与诱导

该项目要求基于FPGA完成车牌定位算法。本项目拟充分发掘FPGA并行运算在图像处理领域的优势，实现基于Adboost算法的车牌检测硬件架构，最终完成车牌定位信息的实时输出。

中国智能交通产业联盟发布的 智慧高速公路总体框架，适合智慧交通从业者参考学习！

目标跟踪理论在国防、商用等领域都具有重要价值，并且是实现智能交通系统的基础。针对智能交通系统中需要对特定的运动目标进行跟踪和监测的要求，利用卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪并对其下一时间的运动位置、运动方向、速度等信息进行预先估算以达到及时监测的目的。通过分别对机动目标和非机动目标的仿真试验，得出了卡尔曼滤波算法可以对运动的目标实现实时跟踪，且非机动目标的跟踪效果要优于机动目标的结论。

与传统的车辆检测器相比，基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点，因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像，人们提出了很多视频图像处理和分析技术，其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术，并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类，同时分析比较了各种方法的优缺点。最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。

基于嵌入式系统的智能交通灯管理系统的设计