交通工具是人们日常生活中最不可或缺的需求之一,交通问题已成为近年来世界性的严重社会问题。随着生活需求的提高,私家车增长的如此之快,这会加剧交通拥堵。因此,交通事故频发、时间成本增长、空气污染严重和燃料消耗量增加成为私家车扩张带来的主要问题。在交通运输中保持过程的有效性和适当性,对确保运输安全是至关重要的。目前,引入和部署物联网（IoT）技术可以解决许多交通问题,并且提高运输的安全性。本文侧重于物联网（IoT）系统的分配,本文通过获取中国甘肃省的实时交通数据,在Lab VIEW中借助图像处理工具测量车辆密度,最终在Lab VIEW中实现了一个智能模糊逻辑控制器Lab VIEW。本文的主要研究工作如下:（1）介绍了可用于智能交通拥堵控制系统的各种物联网技术,在所提出的模型中,我们开发了一种将Webcam和Raspberry pi4采集的真实交通数据发送到Thing Speak构建的云平台的方法MATLAB使用HTTP（超文本传输协议）。下面介绍系统:（i）本文使用Webcam和Broadcom BCM2711和A20-002 AR-MDT的Argon ONE M.2作为计算机和网络摄像头的中间体,在路口和路段进行实时交通连续监控湾。这些来自网络摄像头的手势通过USB接口直接进入Lab VIEW软件。通过交通流,捕获的图像继续进行图像处理,并通过视觉辅助和视觉采集检测出现在路段和交叉路口的车辆数。（ii）为了将数据发送到云端,本研究考虑了Thingspeak平台。本文创建了模块,用来并行连接前面描述的模式识别和使用HTTP协议进行数据传输,又构建了一个模块通过减少系统负载和加快处理时间来发送多个数据。为了通过LINX进行更好的通信,该软件包提供了一个简单的Lab View虚拟工具,可以作为通过通用嵌入式平台（Raspberry Pi4）进行交互的方式,用于道路服务命令作为切换选项。（2）本文通过使用MQTT（消息队列遥测传输）协议将集群与所有数据连接起来,定期发布模拟数据。该系统已在工作原型中已经完全实现,可通过发布者/订阅者概念进行数据采集和通信。最后进行了消息队列遥测传输功能测试,结果显示消息发布成功。（3）为控制路口交通拥堵,在Lab VIEW中设计了一种基于模糊逻辑控制的算法,该算法考虑了等待时间、车辆密度、高峰时间和时差。由于模糊逻辑的原理是模仿人的判断推理方式,拥有像人脑一样决策的能力,它能够根据不同的高峰时间测量不同交通密度的车辆队列,因此该系统与传统的60秒等待相比,实现了依照实际交通拥堵情况改善等待时间。