Traffic signaling control at highway intersections using morphological image processing technique

Abstract

Şehirlerin artmakta olan nüfusları ve buna paralel olarak şehir içi trafik yoğunluğu günümüzde çözülmesi gereken sosyal bir sorundur.. Yol kavşaklarında trafik akışını kolaylaştıran herhangi önleyici bir tedbir zaman ve petrol israfını önleme adına değerli olacaktır. Yapılan son çalışmalarda bu sorunun çözümü için yöntemler ve uygulamalar önerilmiştirBu çalışmada simülasyonu yapılan bir kavşak modelinden elde edilen görüntüler üzerinde morfolojik görüntü işleme yöntemi kullanılarak elde edilen sonuçların değerlendirilmesi yapılmıştır. Çeşitli görüntülerin karşılaştırılarak bir kavşakta ki herhangi bir yol için yeşil ışıl süresinin ayarlanması elde edilen eşleşme katsayısı (matching score) sonuçlarının ve morfolojik görüntü işleme operatörlerin her birinin eşleşme katsayının düzeltilmesindeki rolü değerlendirilerek yapılmıştır.Bir kavşakta yer alan bir yol için elde edilen eşleşme katsayıları sonuçları günün değişik dönemlerinde ki yeşil ışık süresinin ayarlanmasında başarılı olarak kullanılmıştır. Ayrıca araçların işgal ettikleri alanların değerlendirilmesi dikkate alındığında kenar izleme operatörünün ihmal edilmesinin görüntü kalitesini artırmada önemli bir etkisinin olmadığı ve uzun araçlardan günlük ve mevsimsel farklılıklardan kaynaklanan görüntü değişimlerinin eşleşme katsayılarının düzeltmede etkisi tespit olduğu edilmiştir.Önerilen yöntem koyu renkli araçların yol rengine yakın olması nedeniyle bazı uygulamalarda hatalı sonuçlar verebilmektedir.

Nowadays, the result of growing population in intercity areas vehicle traffic congestions become an important issue to be solved. For the solution of this problem various methods and techniques have been suggested in many recent studies. Any preventive measure to ease traffic flow along the roads is valuable to save time and fuel wastage, and also reducing CO and CO2 emissions. In this thesis, we attempt to implement the morphological image processing technique on the images obtained from a simulated junction model. The comparisons of different images are made from the matching score results to decide green light signaling duration for each road of the junction. During implementation of the morphological image processing technique we focus on the individual effect of each operator to improve the accuracy of matching scores. Since we are basically interested in the area occupied by the vehicles, it is observed that ignoring edge detection operator does not produce any loss in the image quality, but rather increases the accuracy of image matching scores resulted from long vehicles, daylight and seasonal variations. The results indicate that data of matching scores for each road provides a successful decision for the green signaling duration at different daytime periods. The method suffers from vehicles having dark colors, since they are accounted as a part of the road. Suggested future work involves the implementation of the procedure for live traffic at a junction and eliminating the problem resulted from colored vehicles under different weather conditions.