International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.66-71
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2003
In the past, when there were few vehicles on the road, the T.O.D.(Time of Day) traffic signal worked very well. The T.O.D. signal operates on a preset signal cycling which cycles on the basis of the average number of average passenger cars in the memory device of an electric signal unit. Today, with increasing traffic and congested roads, the conventional traffic light creates startup-delay time and end lag time so that thirty to forty-five percent efficiency in traffic handling is lost, as well as adding to fuel costs. To solve this problem, this paper proposes a new concept of optimal green time algorithm, which reduces average vehicle waiting time while improving average vehicle speed using fuzzy rules and neural networks. Through computer simulation, this method has been proven to be much more efficient than fixed time interval signals. Fuzzy Neural Network will consistanly improve average waiting time, vehicle speed, and fuel consumption.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.2
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pp.251-257
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2003
In this paper, we wish to construct a optimal traffic cycle using wire remote control. if police vehicle or ambulance suddenly enter the traffic Intersection, it will increase the traffic accident. In this paper, wireless traffic light use the radio traffic control signal and research about the hardware manufacture to check special detectors on urgency vehicles may safety and rapidly enter traffic intersection. Also, this paper present a traffic signal control conditions that analyzes different traffic intersection flows in cases of saturated flows, where the real traffic volume demand is large and the capacity constraints of bottlenecks have significant effects on the flow patterns. Through computer simulation this wireless traffic light has been proven to be much more safety and efficient than fixed traffic signal light which does not consider emergency vehicles for safety escort.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.596-700
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1998
Nowadays, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates prove startup-delaytime and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, 30∼45% of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper proposes electrosensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which doesn't consider vehicle length.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.105-111
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2003
This paper is researching the storing of 40 different kinds of conditions. Such as, car speed, delay in starting time and the volume of cars in traffic. Through the use of a central nervous networking system or AI, using 10 different intersecting roads. We will improve the green traffic light. And allow more cars to easily flow through the intersections. Now days, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates prove startup-delay time and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, 30-45% of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper proposes electro sensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which dosen't consider vehicle length.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.4
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pp.360-366
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2005
In the past, when there were few vehicles on the road, the T.O.D.(Time of Day) traffic signal worked very well. The T.O.D. signal operates on a preset signal cycling which cycles on the basis of the average number of average passenger cars in the memory device of an electric signal unit. Now days, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates startup-delay time and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, $30-45\%$ of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper we proposes electro sensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which doesn't consider vehicle length.
Traffic lights are common in cities and are important cues for the path planning of intelligent vehicles. In this paper, we propose a robust and efficient algorithm for recognizing traffic lights from video sequences captured by a low cost off-the-shelf camera. Instead of using color information for recognizing traffic lights, a shape based approach is adopted. In learning and detection phase, Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature is used and a cascade classifier based on Adaboost algorithm is adopted as the main classifier for locating traffic lights. To decide the color of the traffic light, a technique based on histogram analysis in HSV color space is utilized. Experimental results on several video sequences from typical urban environment prove the effectiveness of the proposed algorithm.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.2
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pp.101-108
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2015
In this paper, a robust traffic light detection method is proposed by using vision sensor and DGPS(Difference Global Positioning System). The conventional vision-based detection methods are very sensitive to illumination change, for instance, low visibility at night time or highly reflection by bright light. To solve these limitations in visual sensor, DGPS is incorporated to determine the location and shape of traffic lights which are available from traffic light database. Furthermore the geometric relationship between traffic light and vision sensor is used to locate the traffic light in the image by using DGPS information. The empirical results show that the proposed method improves by 51% in detection rate for night time with marginal improvement in daytime environment.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.722-728
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2003
In this paper, we propose a fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model so as to model the nonlinear characteristics of controlling the traffic light. It use a degree of the traffic congestion of the preceding roads as an input so that it can cope with traffic congestion appropriately, which causes the loss of fuel and our discomfort. First, in order to construct fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model, we model the control process of the traffic light by using Mamdani`s fuzzy model, which has the uniform membership functions of the same size and shape. Second, we make Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions so that it can exactly reflect the knowledge of experts and operators. Last, we construct the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by learning from the input/output data, which is retrieved from Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions. We compared and analyzed the fixed traffic light controller, the fuzzy traffic controller of Mamdani`s fuzzy model and the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by using the delay time and the proportion of the entered vehicles to the occurred vehicles. As a result of comparison, the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model showed the best performance.
Kim, Young-Sik;Lee, Jae-Hoon;Park, Wan-Kyoo;Lee, Sung-Joo
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.664-667
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2003
We propose a frizzy traffic controller of Sugeno's fuzzy model so as to model the nonlinear characteristics of controlling the traffic light. It uses a degree of the traffic congestion of the preceding roads as an input so that it can cope with traffic congestion appropriately, which causes the loss of fuel and our discomfort. In order to construct fuzzy traffic controller of Sugeno's fuzzy model we first model the control process of the traffic light by using Mamdani's fuzzy model, which has the uniform membership functions of the same size and shape. Next we make Mamdani's fuzzy model with the non-uniform membership functions so that it can exactly reflect the knowledge of experts and operators. Lastly, we construct the fuzzy traffic controller of Sugeno's fuzzy model by learning from the input/output data, which is retrieved from Mamdani's fuzzy model with the non-uniform membership functions. We compared and analyzed the service level of the traffic light controllers by using the delay time. As a result of comparison, the fuzzy traffic controller of Sugeno's fuzzy model shows the best service level of them.
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