随着社会和经济的飞速发展,不同时段的交叉口的交通流具有随机性、复杂性和不确定性,很难建立精确的数学模型,导致传统方法难以应对快速发展的交通现状。因而根据交通流量的变化,实时自适应控制交通信号灯的现实需求变得异常强烈。鉴于此,本文结合现有交通信号控制系统,从几种主流交通流检测技术入手,通过适用性比对得出视频车辆检测器具备良好的运用前景,在深入分析系统需求与功能的基础上,分别研究了视频检测模块和交通数据检测分析模块的设计方法,并完成了相关的实验验证,主要的研究工作总结如下:首先,从视频检测入手,在检测模块中利用深度学习,提出了基于受限玻尔兹曼机网络的视频检测机制。应用该机制,可以得到较为准确的车辆检测结果。考虑实际中摄像机可能并非完全静止,因外界环境影响产生微弱抖动,传统背景和帧差法对于噪声较大图像的特征点参数非常敏感,针对上述问题,采用基于FAST特征点和PDE算法的视频运动补偿算法,从而解决摄相机晃动和噪声大的问题,也满足了工程对实时性的要求。为了进一步改进车辆跟踪方法和深度学习算法的效果,文中将基于运动的光流法与基于随机森林算法相结合,解决了跟踪精度不高的问题,并取得了良好的效果。其次,在检测时可能出现检测数据不准确和车辆跟踪不准确的问题,设计了一个综合分析模块,根据其它模块返回的信息进行综合判断分析。基于隐马尔可夫模型(HMM)来完善交通系统动态分析,并对相关交通参数的计算方法进行了较为深入的研究。通过将相关数据与海信Hisense智能信号机有效联动,实现自动实时检测交通流信息,并由信号机进行智能交通信号控制。最后,在搭建完成的实验环境里,对路口实际运行情况进行了长达一年的测试与比对检测,通过优化交通信号时长、不同交通时段、信号周期等参数来验证文中提出的方法在实际应用中的可行性与有效性,并验证了系统在昼夜车辆环境、光线强弱不同环境、阴雨天气和其它环境中检测结果的准确性。系统运行结果表明,在各种环境下的检测结果偏差较小,单点自适应控制方法在高峰期和流量饱和的情况下效果不明显,但在平峰期和夜间实验结果显示出良好的应用效果,可以满足大规模推广应用的条件。