近年来城市交通拥堵问题变得越来越严重,传统的固定周期交通灯控制系统不能够根据实时车流量疏导交通,导致交通系统面临道路资源利用率不高的问题。因此如何识别道路实时交通车流量,并根据各个方向实时车流量实现交通灯的智能控制,这是一个具有挑战性的研究课题。本文以此为背景研究智能交通灯控制问题,并从车道流量检测和交通灯智能控制两个方面展开研究工作,取得的成果如下。1.提出了基于视频的道路车流量检测算法。不同于传统方法使用感应器原件检测道路车流量,该算法使用道路视频监控数据实时地检测道路车流量,具有成本低、便捷和精度高的优点。该算法首先利用道路视频监控数据提取图像帧,使用图像预处理的算法和车道线检测算法对图像进行校正,提高图像可读性。然后使用背景差分法检测前景车辆目标。接着使用投影特征对单车道图像进行特征提取操作,得到单车道的特征向量。最后使用K-近邻算法得到当前车道的车流量检测结果。与传统车流量检测算法相比,本文提出的算法使用分类算法检测道路车流量,避免了传统算法需要一一识别单个车辆而导致的错误识别。在验证阶段,使用真实路口拍摄的视频作为数据源,提取视频中有效图像作为标签样本。设计相关实验验证了提出算法的优越性与有效性。2.提出了智能交通灯不定顺序控制算法。为了避免交通灯固定配时方案中存在的同一相位不同车道流量相差过大导致的道路资源浪费问题,提出智能交通灯不定顺序控制算法。算法首先使用基于视频的道路车流量检测算法实时的获取当前各个车道车流量状况。根据车流量检测结果为各个车道分配对应的初始绿灯时长。接着根据当前路口实际拥堵状况,对各个车道的初始绿灯时长做出优化。然后根据相容车道的原理,使用组合的方法计算出当前周期最佳通行顺序。并为各个车道设置了相应的优先级,使车流量大的车道优先通行。与传统交通灯固定配时方案相比,本文提出的算法有效的解决了各个车道绿灯时长与车流量的适配问题,降低了路口车辆平均等待时长,提高了道路资源利用率。利用仿真数据进行实验,实验结果表明本文的设计方案提高了单位时间内车辆通行的数量,缩短了车辆的平均等待时间。