1.研究背景：
在传统城市道路交通信号灯的应用过程中，存在专业技术人员较缺乏、项目投入资金少、信号灯故障抢修较困难等问题，为城市居民生活与出行带来极大不便。对此，文章进行深入研究，分析了城市道路智慧交通信号灯系统的基本结构，并充分结合实际情况进行设计与应用，旨在缓解城市交通堵塞问题，提升居民幸福感。
2.研究内容＆目标：
用python基于opencv实现对车辆流量的识别，然后通过yolov7算法计算南北和东西车道车数的比值，根据南北车道实时的车流量比值来对交通灯切换的时间比例进行实时指导，从而最大程度的保证城市交通的畅通，减少早晚高峰车辆拥堵的时间，实现智慧交通的设计目标。
3.解决的关键问题：
1.理解交通灯切换的原理;
2.建立车辆检测、追踪和统计的模型;
3.根据假设建立实际问题优化模型。
1.视频演示：
Python基于OpenCV的智能交通灯系统（南北车流量比例）[源码＆部署教程]_哔哩哔哩_bilibili
2.技术博客：
Python基于OpenCV的智能交通灯系统（南北车流量比例）[源码＆部署教程] - 知乎 (zhihu.com)
3.图片演示：
注意事项：
（1）注意：虚拟产品一经售出概不退款！
（2）版权所有，仅供学习，未经许可禁止转载及用于商业化用途；
4.完整源码＆环境部署视频教程＆数据集＆自定义UI界面：
......