智能网联环境下基于流量预测的智能交通信号控制优化算法、软件与系统技术方案

本发明专利技术提供了一种智能交通信号控制方法，方法包括获取路口车流量数据，根据预先训练好的流量预测模型和所述路口车流量数据，确定路口流量预测数据；根据所述路口流量预测数据和预先训练好的交通信号控制优化模型，确定路口信号配时方案；根据所述路口信号配时方案进行信号灯配时控制。本发明专利技术通过云控平台实时获取车流量数据，根据深度学习算法准确预测路口流量数据，为信号交叉口动态优化信号配时方案，提高路口流量资源配置。本发明专利技术还提供了一种智能交通信号控制系统、设备及介质。设备及介质。设备及介质。

【技术实现步骤摘要】
智能网联环境下基于流量预测的智能交通信号控制优化算法、软件与系统


[0001]本申请涉及智能交通领域，尤其涉及一种智能交通信号控制方法、系统、设备及可读介质。

技术介绍

[0002]随着汽车工业的发展和城市化进程的加速，城市交通拥堵和交通事故等问题变得日益突出。交通信号控制作为一种常见的交通管理方式，已经成为解决城市交通拥堵和交通事故等问题的重要手段。
[0003]目前新兴的智能网联交通系统是利用先进的信息技术和通信技术，将车辆、道路和交通信号控制中心等各种交通要素有机地结合起来，形成一个协同互动、信息共享的交通系统。现有技术中基于动态流量监测数据进行交通信号控制优化无法预知未来时刻车流量情况的问题，导致基于动态流量数据的交通信号控制优化方法主动预测性不足、自适应性不强的问题，常常出现绿灯时间浪费或绿灯时间过短排队溢出事件发生。

技术实现思路

[0004]本申请的一个目的是提供一种智能网联环境下基于流量预测的智能交通信号控制优化算法、软件与系统，至少用以使得该方法可以动态预测车流量，优化交通信号控制，缓解交通堵塞。
[0005]为实现上述目的，本申请的一些实施例提供了一种智能交通信号控制方法，所述方法包括：获取路口车流量数据，根据预先训练好的流量预测模型和所述路口车流量数据，确定路口流量预测数据；根据所述路口流量预测数据和预先训练好的交通信号控制优化模型，确定路口信号配时方案；根据所述路口信号配时方案进行信号灯配时控制。
[0006]进一步地，所述获取路口车流量数据包括：获取分方向不同车流的实时流量数据和分方向不同车流的历史流量数据。
[0007]进一步地，所述流量预测模型包括：获取预设时空图神经网络和预设生成对抗网络；将第一时间的所述路口车流量数据输入到所述预设时空图神经网络，得到第二时间的所述路口车流量数据；将第二时间的所述路口车流量数据输入到所述预设生成对抗网络，得到所述路口流量预测数据。
[0008]进一步地，所述确定路口信号配时方案包括：获取路口信号灯数据；根据所述路口信号灯数据和所述路口流量预测数据，确定路口分方向的第一绿灯时间时长；根据所述路口分方向第一绿灯时间时长，判断是否对当前所述路口信号配时方案进行调整。
[0009]进一步地，所述交通信号控制优化模型包括：根据所述路口流量预测数据确定状态空间；根据所述路口信号配时方案确定动作空间；根据所述状态空间和所述动作空间确定奖励函数；根据所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数确定交通优化策略。
[0010]进一步地，所述奖励函数采用路口交通流的平均延误作为量化奖励指标。
[0011]进一步地，所述根据所述路口信号配时方案进行信号灯配时控制包括：将所述路口信号配时方案通过云控平台共享至交通部门的交通信号控制系统，进行所述信号灯配时控制。
[0012]本申请的一些实施例还提供了一种智能交通信号控制系统，所述系统包括：第一模块，用于获取路口车流量数据，根据预先训练好的流量预测模型和所述路口车流量数据，确定路口流量预测数据；第二模块，用于根据所述路口流量预测数据和预先训练好的交通信号控制优化模型，确定路口信号配时方案；第三模块，用于根据所述路口信号配时方案进行信号灯配时控制。
[0013]本申请的一些实施例还提供了一种智能交通信号控制设备，所述设备包括：一个或多个处理器；以及存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如上所述的方法。
[0014]本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现所述的智能交通信号控制方法。
[0015]相较于现有技术，本申请实施例提供的方案中，一种智能交通信号控制方法，包括：获取路口车流量数据，根据预先训练好的流量预测模型和所述路口车流量数据，确定路口流量预测数据；根据所述路口流量预测数据和预先训练好的交通信号控制优化模型，确定路口信号配时方案；根据所述路口信号配时方案进行信号灯配时控制。基于车流量预测的交通信号控制优化方法，能够根据预测的车流量情况主动地调整优化配时方案，避免被动地交通信号控制优化的滞后性，具有预测性，且自适应性强。
附图说明
[0016]图1为本申请实施例提供的一种智能交通信号控制方法的流程图；
[0017]图2为本申请实施例提供的一种智能交通信号控制设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0019]本申请实施例提供了一种智能交通信号控制方法，使用智能网联技术和云控平台实时获取交通流量数据，预测下一个信号周期的路口交通流量，判断是否需要调整当前的信号灯配时方案，建立信号配时优化模型并完成路口信号控制优化。实时路口交通流量监测，能够在城市路口安装传感器设备，通过智能网联环境下的云控平台实时获取不同方向的车流量数据，这些传感器可以识别车辆类型、车速和车流量等信息，并通过无线网络将数据传输到云控平台进行处理和分析；交通流量预测，通过对历史交通流量数据的分析和建模，该系统可以预测未来某个时间段内不同路口的交通流量。这种预测有助于交通管理者提前做好交通管制、疏导和调度等工作，以减少拥堵和交通事故的发生；智能交通信号控制基于实时交通流量数据和交通流量预测结果，该系统可以自动调整红绿灯的时长和顺序，以最大限度地减少交通拥堵和延误，此外，该系统还可以根据路口车流量的变化实时调整
信号灯的时间长度，以确保交通流畅。总之，本申请智能网联环境下基于流量预测的智能交通信号控制方法可以提高城市交通管理的效率和效果，减少交通拥堵和事故的发生。
[0020]下面结合一具体应用实例对本申请实施例的一种智能交通信号控制方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。
[0021]如图1所示，
[0022]S101，获取路口车流量数据，根据预先训练好的流量预测模型和所述路口车流量数据，确定路口流量预测数据。
[0023]所述获取路口车流量数据包括：获取分方向不同车流的实时流量数据和分方向不同车流的历史流量数据。在智能网联环境下的云控平台可以通过路侧感知系统获取信号交叉口不同方向的车流量信息，并将其实时上传到云端。对于十字交叉路口来说，每个信号周期可以分为四个方向的绿灯期间，因此可以记录每个信号周期中从每个方向通过路口的车流量，即每个方向的通过车流量。
[0024]智能网联环境下的云控平台可以实时获取路侧感知系统(例如毫米波雷达、雷视一体机等)上传的信号交叉口分方向不同车流在不同时刻的车流量，特别是信号交叉口分方向不同车流在一个信号周期本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能交通信号控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取路口车流量数据，根据预先训练好的流量预测模型和所述路口车流量数据，确定路口流量预测数据；根据所述路口流量预测数据和预先训练好的交通信号控制优化模型，确定路口信号配时方案；根据所述路口信号配时方案进行信号灯配时控制。2.根据权利要求1所述的智能交通信号控制方法，其特征在于，所述获取路口车流量数据包括：获取分方向不同车流的实时流量数据和分方向不同车流的历史流量数据。3.根据权利要求1所述的智能交通信号控制方法，其特征在于，所述流量预测模型包括：获取预设时空图神经网络和预设生成对抗网络；将第一时间的所述路口车流量数据输入到所述预设时空图神经网络，得到第二时间的所述路口车流量数据；将第二时间的所述路口车流量数据输入到所述预设生成对抗网络，得到所述路口流量预测数据。4.根据权利要求1所述的智能交通信号控制方法，其特征在于，所述确定路口信号配时方案包括：获取路口信号灯数据；根据所述路口信号灯数据和所述路口流量预测数据，确定路口分方向的第一绿灯时间时长；根据所述路口分方向第一绿灯时间时长，判断是否对当前所述路口信号配时方案进行调整。5.根据权利要求4所述的智能交通信号控制方法，其特征在于，所述交通信号控制优化模型包括：根据所述路口流量预测数据确定状态空间；根据所述路口信号配时方...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁月明，王晓红，杨焕婷，
申请(专利权)人：云控智行上海汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：