AI-Powered Traffic Light System
R&D · Video processing research · R&D and Innovation
Overview
A real-time traffic control system that replaces fixed timers with video processing. A camera on each approach sends one frame per second to a Raspberry Pi, where Python and OpenCV count the vehicles in every lane. The congested direction gets the green light first, and its green time grows with the queue, cutting waiting time, fuel use and needless jams at junctions.
Scope of work
- Research, system design and literature review of 22 traffic control methods
- Image pipeline: background subtraction, enhancement, greyscale and HSV masks, binarization
- Vehicle counting with blob detection in OpenCV
- Decision logic that gives priority and longer green to the busier lane
- Working prototype: camera, Raspberry Pi, LED signals and countdown on screen
Key specifications
| Controller | Raspberry Pi |
| Software | Python · OpenCV |
| Sensing | Camera per approach (prototype: 4) |
| Sampling | 1 frame per second |
| Detection | Background subtraction · HSV · threshold · blobs |
| Output | LED red / green + countdown timer |
| Stage | Research prototype |
Division: R&D and Innovation
نظام إشارات المرور باستخدام الذكاء الاصطناعي
بحث وتطوير · معالجة الفيديو
نظام تحكم مروري لحظي يستبدل المؤقتات الثابتة بمعالجة الفيديو. ترسل كاميرا في كل اتجاه صورة كل ثانية إلى Raspberry Pi، حيث يعدّ Python وOpenCV المركبات في كل مسار. يحصل الاتجاه المزدحم على الإشارة الخضراء أولاً، وتطول مدتها مع طول الطابور، فيقلّ وقت الانتظار واستهلاك الوقود والازدحام غير الضروري عند التقاطعات.
- البحث وتصميم النظام ومراجعة 22 طريقة سابقة للتحكم بالمرور
- سلسلة معالجة الصور: طرح الخلفية، التحسين، التحويل للرمادي وأقنعة HSV، التحويل الثنائي
- عدّ المركبات بكشف الكتل في OpenCV
- منطق قرار يعطي الأولوية ووقتاً أخضر أطول للمسار الأزحم
- نموذج عملي: كاميرا وRaspberry Pi وإشارات LED وعدّاد تنازلي على الشاشة