[发明专利]基于深度学习和智能路灯的交通信号灯智能调控系统在审
申请号: | 201710396432.2 | 申请日: | 2017-05-31 |
公开(公告)号: | CN107016861A | 公开(公告)日: | 2017-08-04 |
发明(设计)人: | 周璟瑜;杨帆;贺知明;丁柏浪;母国才;曹厚华;孙燕;曾浩华 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学;电子科技大学广东电子信息工程研究院 |
主分类号: | G08G1/08 | 分类号: | G08G1/08;G08G1/01 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心51203 | 代理人: | 周刘英 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 深度 学习 智能 路灯 交通 信号灯 调控 系统 | ||
技术领域
本发明涉及智能公共交通领域,具体涉及基于深度学习和智能路灯的交通信号灯智能调控。
背景技术
目前,道路拥堵是城市道路交通中做常见最急需解决的问题。如何合理规划各个路口的通行时间是解决道路拥堵的一个关键点。从日常生活可见,大部分路口的信号灯的等待时间基本是固定不变的,时间固定不变的信号灯与道路交通环境的多变性显然是相矛盾的。有一些城市已经意识到了这个问题,从而采取了如交警协助控制信号灯,安装地磁感应器等传感器,或按时间段改变信号灯等待频率等方法,对交通拥堵问题得到了一定的改善,但分时间段的方式并不能从根本上改变信号灯对环境的适应性,交警协助或安装地磁感谢装置的方法对人力物力造成了浪费。
发明内容
本发明的发明目的在于:针对上述存在的问题,提供一种能根据拥堵情况智能调节信号灯的等待时间的智能调控系统。
本发明的基于深度学习和智能路灯的交通信号灯智能调控系统,包括在交通道路路口设置路边单元和智能交通信号灯;
路边单元(优选设置在道路上已有的路灯上)包括图像采集模块、车辆检测模块、拥堵判定模块和通信模块;
其中,图像采集模块实时采集各个路口方向的道路交通图像并发送给车辆检测模块,例如在路灯上为不同路口方向设置1~2个摄像头,实时采集个路口方向的道路交通图像;
车辆检测模块为基于深度学习法训练得到的深度神经网络模型,用于自动识别道路交通图像中的车辆,并基于识别出的车辆数量实时计算每个路口方向的车流量,同时将所述车流量发送给拥堵判定模块;
拥堵判定模块根据预设的不同拥堵等级的车流量阈值,判定每个路口方向的拥堵等级,所述拥堵等级越高,车流量阈值越大;并通过通信模块将每个路口方向的拥堵等级传输至智能交通信号灯;
智能交通信号灯包括通信模块、智能调节模块和信号显示模块;
其中,通信模块用于接收路边单元传来的路口方向的拥堵等级并发送给智能调节模块;
智能调节模块根据当前拥堵等级实时调整路口的通行时间并通过信号显示模块显示调整后的通行时间;
信号显示模块用于显示通行时间及交通信号;
其中智能调节模块对各车辆通行方向的通行时间的调整方式为:
(1)基于预设的不同拥堵等级的调整时间,根据各路口方向的拥堵等级确定各路口方向的调整时间,并查找最大调整时间,记为T;
(2)检测T对应的通行方向的当前显示时间,判断是否显示倒计数时间,若否,则直接执行步骤(3);若是,则判断当前倒计数时间是否大于T,若大于,则执行步骤(3);若小于则执行步骤(4);
通行方向包括两个相对的路口方向,即同一车辆通行方向的两个路口方向,例如南北方向的车辆通行方向包括,路口方向南、路口方向北。
(3)若当前通行状态为通行:则将T对应的通行方向的通行时间增加T;若当前通行状态为等待:则将T对应的通行方向的等待时间减少T;
(4)判断T对应的通行方向的下一通行状态是否为通行,若是,则将下一通行时间调整为:t+T,其中t表示:与T的路口方向相对的路口方向的调整时间;否则,不做调整。
其中,智能调节模块对各车辆通行方向的通行时间的调整方式还可以替换为:
(1)基于预设的不同拥堵等级的调整时间,根据各路口方向的拥堵等级确定各路口方向的调整时间;
计算车辆通行方向的调整时间:同一车辆通行方向的两个路口方向的调整时间之和;
查找当前路口的最大车辆通行方向的调整时间,并将对应的车辆通行方向记为通行方向D,调整时间记为T;
(2)检测通行方向D的当前显示通行时间,若为倒计数时间,则判断当前倒计数时间是否小于T,若小于,则通行时间保持不变;否则执行步骤(3);
(3)若当前通行状态为通行:则将通行方向D的通行时间增加T;若当前通行状态为等待:则将通行方向D的等待时间减少T。
其中深度学习训练的具体过程可以是:
(1)获取训练样本集和验证集:
采集交叉路段的历史道路交通图像(尽量多种类的常见车型在公共交通道路上的照片),并进行尺寸归一化处理,标注归一化后的图像中的车辆位置,得到含有位置标签的样本图像;
将多个不同样本图像随机分为训练样本集、验证样本集;
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