基于树莓派的车辆识别与车流监测系统的设计

为实现交通路段的车流监测与交通灯智能控制,搭建了一套基于树莓派的车辆识别与车流监测系统。系统硬件设计借助嵌入式开发平台,利用摄像头采集路口车辆的图片信息,使用Zig Bee技术实现无线数据传输,采用树莓派主控模块完成图像数据分析与实时学习。系统软件设计综合应用了OpenCV、TensorFlow神经网络模型和Keras深度学习库等技术,采用图像处理技术对车辆数据进行检测、跟踪、分类,实现车辆识别。实验结果表明,系统可准确识别车流量,并能根据路口实际车流量对各方向交通灯时长进行合理控制和分配。