使用星瞳科技機器視覺方案，低成本部署智能交通的「眼睛+大腦」

在城市道路或交通模型系统中，傳統的紅綠燈控制方式通常採用固定時間策略，難以即時反映道路車流變化。

當某一方向車輛稀少而另一方向嚴重壅塞時，固定時長的號誌控制不僅降低通行效率，也增加能源浪費。

為實現交通信號的動態優化與智能管控，智能交通系統引入星瞳科技OpenMV智能攝像頭AI圖像識別技術，透過AI神經網絡算法與機器視覺分析，即時檢測道路車輛數量與流向分佈，並根據結果動態調整信號燈時長，從而實現交通流的自適應智能調控。

智能交通系統採用星瞳科技OpenMV智能攝像頭識別技術，構建了基於AI圖像識別與神經網絡演算法的車輛檢測與信號控制系統。

攝影機安裝於道路一側，即時採集車流影像。系統透過電腦視覺演算法偵測並計數過往車輛的數量與方向，並根據偵測到的車流密度自動判斷各方向通行優先級，再經由串列埠將資料傳輸至單晶片控制單元，動態調整紅綠燈時長。

該方案系統支援多種車輛識別模式：傳統影像檢測方法（如幀差法、顏色與形狀識別）或神經網路模型。OpenMV智慧攝影機具備邊緣運算能力，能夠透過端側AI在本地直接執行演算法並輸出結果，無需外接電腦或雲端伺服器，識別延遲低、回應快速。

因此，該方案能穩定應對車流變化，實現「車多延長、車少縮短」的自適應紅綠燈控制。

透過星瞳科技OpenMV智慧攝影機AI影像辨識技術，交通號誌控制從固定時序邁向AI視覺動態調控，為智慧城市交通提供了低成本、高可靠、邊緣部署的智慧化動態管理方案。