该作品旨在运用人工智能技术,通过边缘计算与交通调控的结合,解决城市交通拥堵问题。系统以OpenCV和YOLO算法为核心,实现对车流量的高精度实时识别与监控,并结合区域车流量计算模型,对各路口交通信号灯的时间进行智能调控。在高峰期或突发事故等特殊情况发生时,系统能够快速调整各路口信号灯设置,以减少拥堵并提高交通通行效率。
为应对系统需处理大量视频数据的挑战,并避免带宽压力和高延时,本设计采用边缘计算替代云端计算,利用多边缘服务器协同完成计算任务。通过调度算法的优化,系统在确保数据处理低延时的同时实现了高效的资源利用。此外,强化学习算法被用于信号灯控制策略的自适应优化,使系统能够动态学习路口流量特征,进一步提升调控精度和响应速度。
本系统通过边缘计算和人工智能技术的结合,实现区域路口的实时智能调控,在减少交通拥堵、提高通勤效率及推动智慧交通建设方面具有重要意义。