[发明专利]一种基于深度学习的交通控制方法及系统

摘要

本发明涉及人工智能与交通控制领域，公开了一种基于深度学习的交通控制方法及系统，所述方法包括：局部处理器获取交通路口的视频数据，采用深度神经网络进行分析计算得到交通数据，各模式下的所述局部处理器依据交通数据，选择自行控制信号灯或者结合城市中央服务器优化信号灯设置。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前无法精确监测交通路况的技术问题，实现对信号灯的均衡调度，提高交通应变能力。

主权项

1.一种基于深度学习的交通控制方法，其特征在于，应用于基于深度学习的交通控制系统，所述交通控制系统包括：高清摄像头、信号灯、局部处理器以及城市交通中央服务器，所述高清摄像头和信号灯分别连接所述局部处理器，所述局部处理器连接所述城市交通中央服务器，所述方法包括：所述局部处理器获取交通路口的视频数据，通过深度神经网络处理所述视频数据，确定交通数据，所述交通数据包括：各相位的车流量、滞留量、堵车指数以及通行能力；确定所述局部处理器的工作模式，所述工作模式包括：自主控制模式和多路口联合控制模式；若所述局部处理器处于多路口联合控制模式，则所述局部处理器根据所述交通数据，分析所述信号灯的当前设置值是否合理；若否，所述局部处理器向所述城市交通中央服务器发送信号灯调整请求；所述城市交通中央服务器接收所述信号灯调整请求，并判断所述信号灯调整请求是否合理，若是，则控制所述局部处理器基于所述信号灯调整请求，调整所述信号灯的当前设置值。