【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能控制，尤其涉及一种基于ai视觉分析的智慧交通控制方法、装置及介质 。
技术介绍
1、现有大多数城市、街区的交通路口都会设置交通信号灯来控制车辆行进或停止，传统交通信号灯依靠经验或根据情况设置各路口交通信号灯的时长，不能根据当前交通状况进行自动灵活调整，已经不大能满足日益增长的车辆通行需求，特别是不能满足在高峰期或特殊情况拥堵期的通行需求。
2、随着科技的发展，机器视觉、人工智能等技术在交通控制领域领域都得到了广泛应用。尽管现有有通过机器视觉、人工智能等技术来识别分析当前交通流量和拥挤程度来控制管理交通信号的时长，然而，现有的上述技术大都只考虑当前需要控制路况的交通情况控制当前路况交通信号灯，缺乏与其他路口交通状况的协同性，导致方案的整体的通行效率还有待提高。因此，有必要开发一种基于ai视觉分析的智慧交通控制系统，以更有效地综合管理交通流量，提高道路安全和通行效率。
技术实现思路
1、基于此，本申请针对上述问题，提出了一种基于ai视觉分析的智慧交通控制方法、装置及介质，以更有效地综合管理交通流量，提高道路安全和通行效率。
2、本申请一方面提供一种基于ai视觉分析的智慧交通控制方法，所述方法包括：
3、基于ai视觉分析获取当前路口的各方向的等待车流密度；
4、基于ai视觉分析获取第二路口最大等待车流长度；
5、根据当前路口的各方向的等待车流密度及第二路口最大等待车流长度确定当前路口各方向通行时长；
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7、根据当前路口各方向通行时长，控制当前路口相应方向信号灯；
8、根据第三路口对应方向通行时刻及通行时长，控制第三路口相应方向信号灯；
9、其中，第二路口为当前路口通行完后切换通行的下一个路口，第三路口为当前路口的相对路口。
10、具体地，所述基于ai视觉分析获取当前路口的各方向的等待车流密度，包括：
11、获取当前路口拍摄的图像或视频流帧图像；
12、对图像进行灰度化处理，并采用高斯滤波去除噪声；
13、对去噪后图像进行直方图均衡化、对比度拉伸，得到预处理图像；
14、基于边缘检测算法识别并检测出车道线，基于形态学进行膨胀和腐蚀操作，并对车道线进行提取；
15、使用深度学习模型对预处理后图像中的车辆进行检测和识别；
16、根据车辆检测和识别结果进行各方向车流密度计算。
17、进一步地，根据车辆检测和识别结果进行各方向车流密度计算，包括：
18、将各分割区域同一方向进行合并，得到合并分割区域，并对合并分割区域内车辆进行统计；
19、计算得到各方向车流密度：
20、
21、其中，为当前路口第i方向的车辆数量，当前路口第i方向的车道数量。
22、进一步地，所述根据当前路口的各方向的等待车流密度及第二路口最大等待车流长度确定当前路口各方向通行时长，包括：
23、
24、其中，为当前路口第i方向的通行时长，为当前路口第i方向的车流密度，为通行时当前路口第i方向的平均驶离速度，为第二路口等待车辆长度，max为最大函数，车辆等待允许最大长度，γ为调节权重因子。
25、具体地，所述判断当前路口各方向通行时长是否满足预设条件，若是，则确定第三路口对应方向通行时刻及通行时长，包括：
26、将当前路口第一方向通行时长与第二方向通行时长进行比较；
27、若当前路口第一方向通行时长与第二方向通行时长的差值大于预设阈值，则确定当前路口各方向通行时长满足预设条件；
28、根据所述差值确定第三路口对应方向通行时刻及通行时长。
29、具体地，所述根据所述差值确定第三路口对应方向通行时刻及通行时长，包括：
30、若第一方向通行时长大于第二方向通行时长，则确定第三路口对应第一方向通行时刻及通行时长；
31、若第一方向通行时长小于第二方向通行时长，则确定第三路口对应第二方向通行时刻及通行时长；
32、所述第三路口对应方向通行时刻及通行时长满足：
33、
34、其中，t为第三路口对应方向的通行时刻，为第三路口对应方向的通行时长，为当前路口的通行时刻，为当前路口第一方向的通行时长，为当前路口第二方向的通行时长，为预设黄灯时长。
35、进一步地，所述方法还包括：
36、在当前路口红灯结束前预设时间，执行所述获取当前路口的各方向的等待车流密度及获取第二路口最大等待车流长度；
37、并且，根据当前路口的各方向通行时长调整第二路口通行启动时刻。
38、本申请第二方面提供一种基于ai视觉分析的智慧交通控制装置，其特征在于，所述装置包括：
39、获取模块，用于基于ai视觉分析获取当前路口的各方向的等待车流密度，以及基于ai视觉分析获取第二路口最大等待车流长度；
40、计算模块，用于根据当前路口的各方向的等待车流密度及第二路口最大等待车流长度确定当前路口各方向通行时长；
41、判断模块，用于判断当前路口各方向通行时长是否满足预设条件，若是，则确定第三路口对应方向通行时刻及通行时长；
42、控制模块，用于根据当前路口各方向通行时长，控制当前路口相应方向信号灯，以及根据第三路口对应方向通行时刻及通行时长，控制第三路口相应方向信号灯；
43、其中，第二路口为当前路口通行完后切换通行的下一个路口，第三路口为当前路口的相对路口。
44、本申请第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一项所述方法的步骤。
45、本申请第四方面提供一种终端控制设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一项所述方法的步骤。
46、本申请上述方案通过ai视觉分析获取当前路口的各方向的等待车流密度，以及基于ai视觉分析获取第二路口最大等待车流长度，确定当前路口各方向通行时长，使得在控制当前路口通行时长时，综合兼顾了第二路口的路况信息，确保当前路口通行的有效通行时长与缓解第二路口等待时长。此外，还判断当前路口各方向的通行时长在符合预设条件下，确定第三路口对应方向通行时刻及通行时长，以在保证安全通行情况，充分利用当前路口各方向的通行时长差异，控制第三路口对应方向通行，能有效缓解第三路口的拥堵情况，如此循环控制，能逐步优化缓解整体的通行压力，大大提高了道路的整体通行效率。
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1.一种基于AI视觉分析的智慧交通控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于AI视觉分析获取当前路口的各方向的等待车流密度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据车辆检测和识别结果进行各方向车流密度计算，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据当前路口的各方向的等待车流密度及第二路口最大等待车流长度确定当前路口各方向通行时长，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断当前路口各方向通行时长是否满足预设条件，若是，则确定第三路口对应方向通行时刻及通行时长，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述差值确定第三路口对应方向通行时刻及通行时长，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种基于AI视觉分析的智慧交通控制装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理
10.一种基于AI视觉分析的智慧交通管理控制设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai视觉分析的智慧交通控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于ai视觉分析获取当前路口的各方向的等待车流密度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据车辆检测和识别结果进行各方向车流密度计算，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据当前路口的各方向的等待车流密度及第二路口最大等待车流长度确定当前路口各方向通行时长，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断当前路口各方向通行时长是否满足预设条件，若是，则确定第三路口对应方向通行时刻及通行时长，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏志，刘向华，李钰，吴权，李承顺，王兴龙，岳萌，黄兵龙，
申请(专利权)人：深圳市震有智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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