[发明专利]基于无人机的交通信号灯远程调控方法、系统及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了一种基于无人机的交通信号灯远程调控方法、系统及计算机可读存储介质，利用无人机实时获取路口各个道路方向的车流信息，显示在地面控制中心的显示单元上，给指挥人员提供指挥依据，指挥人员向语音识别模块发出控制命令，该控制命令被语音识别模块识别为可以调整交通信号灯的指令，发送至路口正在使用的交通信号灯，无需交警同志进入路口即可调整各个方向的交通信号灯状态，达到高效指挥疏通交通的目的。

技术领域

本发明涉及交通信号灯控制技术领域，尤其涉及一种基于无人机的交通信号灯远程调控方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

在应急事件中，复杂路口的交通指挥历来都是一个难题。当某个路口遇到车流量迸发，交通几近瘫痪时，由于技术和设备的限制，往往都需要交警同志亲自站在道路中去进行指挥，不仅需要控制好各个方向车辆通行的效率，还要注意来往车辆对交警同志造成的人身威胁，甚至有的路口一旦发生拥堵，交警同志也无法及时赶到路口进行指挥疏导。这样的情况每年每逢节假日，常在各个高速路的大小路口上发生，给居民的出行带来不便，也降低了道路的资源利用率。

现有技术的远程语音控制所使用原始的信号处理技术，识别率不太理想，指令操作也有限；且对交通信号进行控制的依据是固定的红绿灯配时方案，因而不具备高效性，也不具备动态适应性。

发明内容

为了克服现有技术中对于应急事件中交通信号灯控制系统控制方法落后、无法满足突发事件的交通疏导需求、需要交警站在道路中央进行亲自指挥的危险情况，本发明的目的在于提供一种可以远程控制交通信号灯无需交警亲自在现场的基于无人机的交通信号灯远程调控方法、系统及计算机可读存储介质。

本发明公开了一种基于无人机的交通信号灯远程调控方法，包括如下步骤：所述无人机实时采集目标路口的实景视频，并传输至地面控制中心进行显示；所述地面控制中心的指挥人员根据所述实景视频作出语音指令；采集所述语音指令，对所述语音指令提取语音频谱图；将所述语音频谱图经卷积神经网络进行特征提取和训练，以预测出于所述语音指令相对应的第一文字序列，所述第一文字序列为无逻辑文字或有逻辑文字；通过语言模型将所述第一文字序列匹配相应的第二文字序列并输出，所述第二文字序列为有逻辑文字；为所述第二文字序列匹配词串，输出为交通信号灯调控指令；根据所述交通信号灯调控指令调整所述交通信号灯。

优选地，所述所述无人机实时采集目标路口的实景视频包括：所述无人机飞行的不同高度分别对应所拍摄的所述实景视频中的道路的长度；调整所述无人机的高度、方向和姿态，使得所述无人机所拍摄的所述实景视频包含预设长度的道路；且使得所述实景视频显示的方向为正上方与正北方一致。

优选地，所述采集所述语音指令，对所述语音指令提取语音频谱图包括：将所述语音指令依次经预加重、分帧、加窗和快速傅里叶变换获取语音频谱图，所述语音频谱图为包含语音特征的频谱图。

优选地，所述采集所述语音指令，对所述语音指令提取语音频谱图还包括：采用16KHz的频率采集所述语音指令；将所述语音指令经降噪和去杂音处理后再进行所述语音频谱图的提取。

优选地，所述将所述语音频谱图经卷积神经网络进行特征提取和训练，以预测出于所述语音指令相对应的第一文字序列包括：通过CTC损失函数对所述语音频谱图进行训练，通过VGG-16网络对所述语音频谱图进行特征提取。

优选地，所述为所述第二文字序列匹配词串包括：通过解码算法在搜索空间中对所述第二文字序列进行匹配，输出为交通信号灯调控指令；所述解码算法包括维特比算法；所述搜索空间包括字典。

优选地，所述通过语言模型将所述第一文字序列匹配相应的第二文字序列并输出还包括：当通过语言模型无法将所述第一文字序列匹配到相应的第二文字序列、或无法将所述第二文字序列匹配到相应的所述交通信号灯调控指令时，则输出识别错误指令，且所述识别错误指令不会发送至所述交通信号灯。