【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通管理，具体为一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统。
技术介绍
1、近年来，城市化进程的不断加快，城市交通网络的复杂程度显著提升，交通拥堵问题愈发严峻。传统的交通信号灯管理系统多采用基于固定周期或简单流量检测的静态控制方法，无法实时适应动态变化的交通流量，且管理方式存在以下问题缺陷：
2、传统交通信号灯管理系统的数据来源主要依赖于单一传感器，采集到的数据维度有限，无法全面反映交通状态的动态特征，在复杂交通场景中，例如高峰期车流波动、异常事件等情况下，系统无法提供可靠的数据支撑；
3、现有的信号灯优化方法多针对单路口进行局部优化，采用预设规则或基于流量统计的简单算法，无法对区域范围内的路口进行协调控制，导致整体交通流的平衡性降低，且在部分路段形成新的拥堵，进一步降低区域交通通行效率；
4、在面对交通事故、紧急救援车辆优先通行需求或突发拥堵等异常事件时，传统系统主要依赖人工干预进行调整，无法快速响应突发状况，导致响应时间延长，且易造成交通秩序的进一步混乱；
5、城市交通的...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，所述数据采集与融合模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，所述流量预测模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，所述单路口动态优化模块包括状态感知单元、强化学习决策单元和信号灯执行单元：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，所述强化学习决策单元，基于状...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，所述数据采集与融合模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，所述流量预测模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，所述单路口动态优化模块包括状态感知单元、强化学习决策单元和信号灯执行单元：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的道路交通信号灯管理系统，其特征在于，所述强化学习决策单元，基于状态感知单元提供的交通状态st，利用深度强化学习方法生成信号灯优化决策at，其核心包括以下部分：
【专利技术属性】
技术研发人员：罗泓，郑冬萍，
申请(专利权)人：江西国宣广电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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