用于模糊控制器的智能交通灯应用的救护车检测

在智能城市的发展中，车辆移动的自动化是研究的重要环节，智能交通灯在其中尤为显著。在这个领域，优先考虑可以帮助拯救生命的紧急车辆至关重要，因为每一秒对病人或受伤者的转移都是至关重要的。本文提出了一种基于两阶段的人工智能算法，其中一个是通过ResNet-50识别紧急车辆，另一个是用于交通灯时序控制的模糊推理系统，两者均导致形成智能交通灯。本文专注于当检测到紧急车辆，特别是救护车时，自动抢占的交通灯车辆流量控制应用。网络的训练参数展示出在车辆遮挡情况下达到65%的信心水平和在直接视野情况下达到99%准确率的100%准确率。交通灯周期能够将优先通行道路的绿灯时间延长近50%，相较于未使用模糊推理系统的情况。