参数模型训练及交通信号控制方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本公开提供了一种参数模型训练及交通信号控制方法、装置、设备和介质，涉及深度学习和智能交通等领域。具体实现方案为：将车流运行信息输入信号灯控制策略的初始参数模型，以得到车流运行信息中至少两项运行信息的第一权重；基于至少两项运行信息的第一权重，采用信号灯控制策略根据车流运行信息确定各道路上信号灯的第一控制参数；响应于根据各信号灯的第一控制参数控制各信号灯，获取各道路上多个车辆的第一行驶数据；根据第一行驶数据确定目标指标值；根据目标指标值对初始参数模型进行训练。由此，基于训练后的初始参数模型预测信号灯的控制参数，可提升预测结果的可靠性，进而根据可靠的控制参数对各信号灯进行控制，可提升交通的通行效率。提升交通的通行效率。提升交通的通行效率。

【技术实现步骤摘要】
参数模型训练及交通信号控制方法、装置、设备和介质


[0001]本公开涉及人工智能领域，具体涉及深度学习和智能交通等
，尤其涉及参数模型训练及交通信号控制方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]随着城市人口及车辆的持续增长，城市交通网络经常会出现拥堵问题，而交通拥堵会带来严重的污染和经济成本。对交通信号灯进行控制，比如控制交通信号灯的周期时长、不同信号相位的时间分配，可以提升交通的通行效率，缓解交通拥堵。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种参数模型训练及交通信号控制方法、装置、设备和介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种信号灯控制策略的参数模型训练方法，包括：
[0005]获取第一设定区域中各道路上的车流运行信息，并将所述车流运行信息输入信号灯控制策略的初始参数模型，以根据所述初始参数模型的输出确定所述车流运行信息中至少两项运行信息的第一权重；
[0006]基于所述至少两项运行信息的第一权重，采用所述信号灯控制策略根据所述车流运行信息确定各所述道路上信号灯的第一控制参数；
[0007]响应于根据各所述信号灯的第一控制参数控制各所述信号灯，对各所述道路上的多个第一车辆进行行驶数据采集，以得到所述多个第一车辆的第一行驶数据；
[0008]根据所述多个第一车辆的第一行驶数据，确定目标指标值，其中，所述目标指标值用于指示所述多个第一车辆在各所述道路上的通行效率；
[0009]根据所述目标指标值，对所述初始参数模型进行训练，以得到目标参数模型。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种交通信号控制方法，包括：
[0011]获取第二设定区域中各道路上的车流运行信息；
[0012]将所述车流运行信息输入信号灯控制策略的目标参数模型，以根据所述目标参数模型的输出确定所述车流运行信息中至少两项运行信息的权重；
[0013]基于所述至少两项运行信息的权重，采用所述信号灯控制策略根据所述车流运行信息确定各所述道路上信号灯的控制参数；
[0014]根据各所述信号灯的控制参数，控制各所述信号灯。
[0015]根据本公开的又一方面，提供了一种信号灯控制策略的参数模型训练装置，包括：
[0016]获取模块，用于获取第一设定区域中各道路上的车流运行信息；
[0017]第一确定模块，用于将所述车流运行信息输入信号灯控制策略的初始参数模型，以根据所述初始参数模型的输出确定所述车流运行信息中至少两项运行信息的第一权重；
[0018]第二确定模块，用于基于所述至少两项运行信息的第一权重，采用所述信号灯控制策略根据所述车流运行信息确定各所述道路上信号灯的第一控制参数；
[0019]采集模块，用于响应于根据各所述信号灯的第一控制参数控制各所述信号灯，对
各所述道路上的多个第一车辆进行行驶数据采集，以得到所述多个第一车辆的第一行驶数据；
[0020]第三确定模块，用于根据所述多个第一车辆的第一行驶数据，确定目标指标值，其中，所述目标指标值用于指示所述多个第一车辆在各所述道路上的通行效率；
[0021]训练模块，用于根据所述目标指标值，对所述初始参数模型进行训练，以得到目标参数模型。
[0022]根据本公开的再一方面，提供了一种交通信号控制装置，包括：
[0023]获取模块，用于获取第二设定区域中各道路上的车流运行信息；
[0024]第一确定模块，用于将所述车流运行信息输入信号灯控制策略的目标参数模型，以根据所述目标参数模型的输出确定所述车流运行信息中至少两项运行信息的权重；
[0025]第二确定模块，用于基于所述至少两项运行信息的权重，采用所述信号灯控制策略根据所述车流运行信息确定各所述道路上信号灯的控制参数；
[0026]控制模块，用于根据各所述信号灯的控制参数，控制各所述信号灯。
[0027]根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0028]至少一个处理器；以及
[0029]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0030]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开上述一方面提出的信号灯控制策略的参数模型训练方法，或者，执行本公开上述另一方面提出的交通信号控制方法。
[0031]根据本公开的再一方面，提供了一种计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开上述一方面提出的信号灯控制策略的参数模型训练方法，或者，执行本公开上述另一方面提出的交通信号控制方法。
[0032]根据本公开的还一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开上述一方面提出的信号灯控制策略的参数模型训练方法，或者，实现本公开上述另一方面提出的交通信号控制方法。
[0033]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0034]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0035]图1为智能交通信号灯控制系统的结构示意图；
[0036]图2为应用单点自适应控制算法的智能交通信号灯控制系统的结构
[0037]图3为本公开实施例一所提供的信号灯控制策略的参数模型训练方法的流程示意图；
[0038]图4为本公开实施例二所提供的信号灯控制策略的参数模型训练方法的流程示意图；
[0039]图5为本公开实施例三所提供的信号灯控制策略的参数模型训练方法的流程示意图；
[0040]图6为本公开实施例四所提供的信号灯控制策略的参数模型训练方法的流程示意
图；
[0041]图7为本公开实施例五所提供的交通信号控制方法的流程示意图；
[0042]图8为本公开实施例所提供的信号灯控制系统的架构示意图；
[0043]图9为本公开实施例所提供的进化策略算法的更新流程示意图；
[0044]图10为本公开实施例所提供的交通现场的部署流程示意图；
[0045]图11为本公开实施例六所提供的信号灯控制策略的参数模型训练装置的结构示意图；
[0046]图12为本公开实施例七所提供的交通信号控制装置的结构示意图；
[0047]图13示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0048]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0049]目前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信号灯控制策略的参数模型训练方法，所述方法包括：获取第一设定区域中各道路上的车流运行信息，并将所述车流运行信息输入信号灯控制策略的初始参数模型，以根据所述初始参数模型的输出确定所述车流运行信息中至少两项运行信息的第一权重；基于所述至少两项运行信息的第一权重，采用所述信号灯控制策略根据所述车流运行信息确定各所述道路上信号灯的第一控制参数；响应于根据各所述信号灯的第一控制参数控制各所述信号灯，对各所述道路上的多个第一车辆进行行驶数据采集，以得到所述多个第一车辆的第一行驶数据；根据所述多个第一车辆的第一行驶数据，确定目标指标值，其中，所述目标指标值用于指示所述多个第一车辆在各所述道路上的通行效率；根据所述目标指标值，对所述初始参数模型进行训练，以得到目标参数模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述多个第一车辆的第一行驶数据，确定目标指标值，包括：针对所述多个第一车辆中的任一第一车辆，根据所述第一车辆的第一行驶数据，确定所述第一车辆的行驶起点和行驶终点，以及所述第一车辆从所述行驶起点行驶至所述行驶终点的实际行驶时长和实际行驶距离；根据所述行驶起点和所述行驶终点之间的实际行驶距离，确定所述第一车辆的参考行驶时长；根据所述实际行驶时长和所述参考行驶时长之间的第一差异，确定所述第一车辆的通行延误时长；根据所述多个第一车辆的通行延误时长，确定所述目标指标值。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述多个第一车辆的通行延误时长，确定所述目标指标值，包括：确定所述多个第一车辆的通行延误时长的均值；根据所述均值，确定所述目标指标值，其中，所述目标指标值与所述均值呈负相关关系。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标指标值，对所述初始参数模型进行训练，以得到目标参数模型，包括：获取所述信号灯控制策略的参考参数模型，其中，所述参考参数模型是对所述初始参数模型添加噪声得到的；将所述车流运行信息输入所述参考参数模型，以根据所述参考参数模型的输出确定所述车流运行信息中至少两项运行信息的第二权重；基于所述至少两项运行信息的第二权重，采用所述信号灯控制策略根据所述车流运行信息确定各所述道路上信号灯的第二控制参数；响应于根据各所述信号灯的第二控制参数控制各所述信号灯，对各所述道路上的多个第二车辆进行行驶数据采集，以得到所述多个第二车辆的第二行驶数据；根据所述多个第二车辆的第二行驶数据，确定参考指标值；其中，所述参考指标值用于指示所述多个第二车辆在各所述道路上的通行效率；根据所述目标指标值和所述参考指标值，对所述初始参数模型进行训练。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述目标指标值和所述参考指标值，对所述初始参数模型进行训练，包括：确定所述目标指标值和所述参考指标值之间的第二差异；将所述第二差异和所述噪声进行融合，以得到融合数据；根据所述融合数据对所述至少两项运行信息的第一权重进行更新，以得到至少两项运行信息的第三权重；基于所述至少两项运行信息的第三权重，对所述初始参数模型进行训练，以得到所述目标参数模型。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于各所述信号灯的第三控制参数，对所述初始参数模型进行训练，包括：基于所述至少两项运行信息的第三权重，采用所述信号灯控制策略根据所述车流运行信息确定各所述道路上信号灯的第三控制参数；响应于根据各所述信号灯的第三控制参数控制各所述信号灯，对各所述道路上的多个第三车辆进行行驶数据采集，以得到所述多个第三车辆的第三行驶数据；根据所述多个第三车辆的第三行驶数据，确定更新指标值；其中，所述更新指标值用于指示所述多个第三车辆在各所述道路上的通行效率；根据所述更新指标值对所述初始参数模型进行训练，以得到目标参数模型。7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述参考参数模型为多个，多个所述参考参数模型是对初始参数模型添加不同噪声得到的；所述将所述第二差异和所述噪声进行融合，以得到融合数据，包括：针对任一所述参考参数模型，将对应的第一差异和噪声进行相乘，以得到中间数据；将所述多个参考参数模型的中间数据进行相加，以得到所述融合数据。8.根据权利要求5
‑
7中任一项所述的方法，其中，所述根据所述更新指标值对所述初始参数模型进行训练，包括：根据所述更新指标值，对所述初始参数模型进行训练，以使所述更新指标值最大化。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标指标值，对所述初始参数模型进行训练，包括：根据所述目标指标值，对所述初始参数模型进行训练，以使所述目标指标值最大化。10.一种交通信号控制方法，所述方法包括：获取第二设定区域中各道路上的车流运行信息；将所述车流运行信息输入信号灯控制策略的目标参数模型，以根据所述目标参数模型的输出确定所述车流运行信息中至少两项运行信息的权重；基于所述至少两项运行信息的权重，采用所述信号灯控制策略根据所述车流运行信息确定各所述道路上信号灯的控制参数；根据各所述信号灯的控制参数，控制各所述信号灯。11.一种信号灯控制策略的参数模型训练装置，所述装置包括：获取模块，用于获取第一设定区域中各道路上的车流运行信息；第一确定模块，用于将所述车流运行信息输入信号灯控制策略的初始参数模型，以根据所述初始参数模型的输出确定所述车流运行信息中至少两项运行信息的第一权重；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾宏生，周波，王泽隆，王凡，陈永锋，何径舟，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：