【技术实现步骤摘要】
本申请涉及交通信号灯控制领域，且更为具体地，涉及一种基于车流量的交通信号灯智能控制系统及方法。
技术介绍
1、交通信号灯是城市交通管理的重要组成部分，它的控制方式直接影响着道路的通行效率和安全性。然而，传统的交通信号灯控制系统通常采用固定的时长设置，这种固定时长的控制方式不能根据实时的车流量情况进行灵活调节，可能导致交通拥堵、等待时间过长以及交通事故的发生。
2、因此，期望一种基于车流量的交通信号灯智能控制系统。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提出了一种基于车流量的交通信号灯智能控制系统及方法，其可以通过传感器实时监测采集被监控路口的车流量数据，并在后端引入数据处理和分析算法来进行该车流量数据的时序分析，以此根据实时的车流量情况智能地调节信号灯时长，从而提高交通效率和安全性，减少交通拥堵和事故的发生。
2、根据本申请的一方面，提供了一种基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其包括：
3、车流量数据采集模块，用于获取由传感器采集的被监控路口在预定时间段内多个预定时间点的车流量数据；
4、车流量数据时序排列模块，用于将所述多个预定时间点的车流量数据按照时间维度排列为车流量时序输入向量；
5、车流量局部时序特征分析模块，用于对所述车流量时序输入向量进行局部时序特征分析以得到车流量局部时序特征向量的序列；
6、车流量时序波动语义度量模块，用于对所述车流量局部时序特征向量的序列中每相邻两个车流量局部时序特征向量进行车流
7、车流量全时域语义特征融合模块，用于将所述车流量局部时序特征向量的序列进行级联以得到车流量全时域语义特征向量；
8、特征投影模块，用于使用投影层对所述车流量全时域语义特征向量和所述车流量时序波动语义特征向量进行处理以得到车流量时序多维度语义特征；以及
9、信号灯时长确定模块，用于基于所述车流量时序多维度语义特征，确定推荐的信号灯时长。
10、根据本申请的另一方面，提供了一种基于车流量的交通信号灯智能控制方法，其包括：
11、获取由传感器采集的被监控路口在预定时间段内多个预定时间点的车流量数据；
12、将所述多个预定时间点的车流量数据按照时间维度排列为车流量时序输入向量；
13、对所述车流量时序输入向量进行局部时序特征分析以得到车流量局部时序特征向量的序列；
14、对所述车流量局部时序特征向量的序列中每相邻两个车流量局部时序特征向量进行车流量时序波动语义度量以得到车流量时序波动语义特征向量；
15、将所述车流量局部时序特征向量的序列进行级联以得到车流量全时域语义特征向量；
16、使用投影层对所述车流量全时域语义特征向量和所述车流量时序波动语义特征向量进行处理以得到车流量时序多维度语义特征；以及
17、基于所述车流量时序多维度语义特征，确定推荐的信号灯时长。
18、根据本申请的实施例，其首先将多个预定时间点的车流量数据排列为车流量时序输入向量后进行局部时序特征分析以得到车流量局部时序特征向量的序列，接着，对每相邻两个车流量局部时序特征向量进行车流量时序波动语义度量以得到车流量时序波动语义特征向量，然后，将所述车流量局部时序特征向量的序列进行级联以得到车流量全时域语义特征向量，接着，使用投影层对所述车流量全时域语义特征向量和所述车流量时序波动语义特征向量进行处理以得到车流量时序多维度语义特征，最后，基于所述车流量时序多维度语义特征，确定推荐的信号灯时长。这样，可以提高交通效率和安全性。
19、根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本申请的其它特征及方面将变得清楚。
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1.一种基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述车流量局部时序特征分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述车流量时序波动语义度量模块，用于：计算所述车流量局部时序特征向量的序列中每相邻两个车流量局部时序特征向量之间的车流量时序波动语义度量系数以得到由多个车流量时序波动语义度量系数组成的所述车流量时序波动语义特征向量。
4.根据权利要求3所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述车流量时序波动语义度量模块，用于：以如下系数计算公式计算所述车流量局部时序特征向量的序列中每相邻两个车流量局部时序特征向量之间的车流量时序波动语义度量系数以得到由多个车流量时序波动语义度量系数组成的所述车流量时序波动语义特征向量；其中，所述系数计算公式为：其中，和分别是所述车流量局部时序特征向量的序列中每相邻两个车流量局部时序特征向量的各个位置的特征值，表示以2为底的对数函数，是所述车流量局部时序特征向量的序列中
5.根据权利要求4所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述特征投影模块，用于：以如下投影公式来对所述车流量全时域语义特征向量和所述车流量时序波动语义特征向量进行处理以得到车流量时序多维度语义特征向量作为所述车流量时序多维度语义特征；其中，所述投影公式为：其中，为所述车流量时序多维度语义特征向量，为所述车流量全时域语义特征向量，为所述车流量时序波动语义特征向量，表示级联，表示向量的投影映射。
6.根据权利要求5所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述信号灯时长确定模块，包括：
7.根据权利要求6所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述特征分布优化单元，包括：
8.根据权利要求7所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述信号灯时长推荐单元，用于：使用所述解码器的多个全连接层以如下解码公式对所述优化车流量时序多维度语义特征向量进行解码回归以获得所述解码值，其中，所述解码公式为：，其中，是所述优化车流量时序多维度语义特征向量，是所述解码值，是权重矩阵，是偏置向量，表示矩阵乘法，为激活函数。
9.一种基于车流量的交通信号灯智能控制方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于车流量的交通信号灯智能控制方法，其特征在于，对所述车流量时序输入向量进行局部时序特征分析以得到车流量局部时序特征向量的序列，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述车流量局部时序特征分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述车流量时序波动语义度量模块，用于：计算所述车流量局部时序特征向量的序列中每相邻两个车流量局部时序特征向量之间的车流量时序波动语义度量系数以得到由多个车流量时序波动语义度量系数组成的所述车流量时序波动语义特征向量。
4.根据权利要求3所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述车流量时序波动语义度量模块，用于：以如下系数计算公式计算所述车流量局部时序特征向量的序列中每相邻两个车流量局部时序特征向量之间的车流量时序波动语义度量系数以得到由多个车流量时序波动语义度量系数组成的所述车流量时序波动语义特征向量；其中，所述系数计算公式为：其中，和分别是所述车流量局部时序特征向量的序列中每相邻两个车流量局部时序特征向量的各个位置的特征值，表示以2为底的对数函数，是所述车流量局部时序特征向量的序列中每相邻两个车流量局部时序特征向量的尺度，是所述车流量时序波动语义特征向量中各个位置的特征值。
5.根据权利要求4所述的基于车流量的交通信号灯智能控制系统，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：丰海燕，柴雪，曹爱军，李月英，孙艳，
申请(专利权)人：河北思禾电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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