[发明专利]一种用于十字路口的红绿灯智能调控系统

权利要求书

1.一种用于十字路口的红绿灯智能调控系统，其特征在于：包括路口监控网络、路口边缘计算模块、局域网通讯模块、红绿灯控制模块和云端综合调控系统；

所述路口监控网络包括若干安装于十字路口的摄像头，摄像头采集十字路口车辆的视频流信息，并将视频流信息通过数据线传送至路口边缘计算模块；

所述路口边缘计算模块包括带车流量检测神经网络模型和红绿灯配时模型的深度学习GPU处理器，深度学习GPU处理器接收路口监控网络的视频流信息并对视频进行处理，运行车流量检测神经网络模型输出每个车道的车流量信息，并将车流量信息输入红绿灯配时模型后输出最佳的配时方案，同时将车流量信息数据通过局域网通讯模块传输至云端综合调控系统；

所述局域网通讯模块包括局域网交换机和通讯线缆，所述局域网交换机通过网口连接路口边缘计算模块、云端综合调控系统及红绿灯控制模块，利用TCP/IP协议完成信息交互，形成局域网系统；

所述红绿灯控制模块，通过局域网通讯模块接收来自路口边缘计算模块的最佳配时方案，并根据最佳配时方案控制红绿灯运行；

所述云端综合调控系统包括云端调控服务器，云端调控服务器通过局域网通讯模块接收路口边缘计算模块上传的车流量信息，对路口车辆状况进行分析，若判定路口为严重拥堵，则启动紧急干预算法，降低拥堵路况输入；

所述路口边缘计算模块中配时方案指交叉口信号灯总周期与四个交通相位的绿灯时长，所述四个交通相位分别为东西直行、东西左转、南北直行及南北左转，所述信号灯总周期为四个交通相位绿灯时长之和；所述路口边缘计算模块中交叉口配时方案算法如下：

S1、逐帧处理将摄像头获取视频流信息中的监控视频转变为图片格式；

S2、通过CenterNet车辆目标检测模型分析分别获得通过四个交通相位中每个交通相位检测区所有车道上的车辆总数q_i，i为交通相位编号；

S3、运行模糊控制算法得到信号灯总周期，算法具体步骤为：

S31、为保证周期合理性，信号灯总周期T范围为T≤T_max；信号周期初值t_bi为第i交通相位有效绿灯时间，记K为T的比例变换系数，T_max为信号灯总周期范围上限；

S32、选择三角型函数作为隶属度函数，通过加权平均进行反模糊化，计算出周期反模糊值α_i表示第i个交通相位的通行权重，权重由第i交通相位设计通行能力S_i与路口设计通行能力S₀的比值确定，S_i指在设计的道路、交通和环境条件下，第i交通相位在单位时间内能通过的最大车辆数，单位为辆/h；S₀即路口在单位时间内允许通过的最大车辆数，单位为辆/h；q_i表示第i个交通相位检测区车辆总数；

S33、按比例计算出十字路口的信号灯总周期T₂值，计算公式为T₂＝20+KT^*；

S4、将信号灯总周期作为输入，运行麻雀算法计算各交通相位绿灯时长；算法具体步骤为：

S41、初始化信号灯周期与车流量数值；

S42、计算第i个交通相位的有效通行能力Q_i的值为

上式中S_i为第i交通相位通行能力，t_bi为第i交通相位的有效绿灯时间，即用来为交通流提供服务的时间称为有效绿灯时间，有效绿灯时间为实际绿灯时间与黄灯时间之和；

S43、计算十字口四个交通相位的平均有效通行能力AQ，计算公式如下：

其中i为交通相位编号，α为第i个交通相位的权重；

S44、计算十字路口的车辆平均延误时间T_d，其值为为平均绿信比，即x为平均饱和度，即t_bi为第i交通相位有效绿灯时间，q为十字口的车辆总数，S₀为路口设计通行能力；

S45、以每个交通相位的绿灯时长为单只麻雀，计算麻雀种群适应度函数的适应度值f，适应度值f＝2(1-v)T₂+1.1(1-v)T_d+2vAQ，其中，T_d指延误时间，AQ指平均通行能力，v指车辆平均行驶速度，其计算方法为检测区长度除以车辆通过检测区所用时间；

S46、循环迭代麻雀算法，直至适应度值达到极大值或迭代次数达到最大次数，按东西直行、东西左转、南北直行、南北左转的顺序输出此时四个交通相位有效绿灯时长t_bi，即为红绿灯的最佳配时。