[发明专利]交通信号灯的控制方法、系统、终端、设备、介质及应用

权利要求书

1.一种基于图像识别的智能交通信号灯的控制方法，其特征在于，应用于信息数据处理终端，该基于图像识别的智能交通信号灯的控制方法基于图像识别技术，对道路上等待的车辆和行人分别进行检测识别，保证行人的安全和车辆的通行效率，具体步骤为：

步骤一、图像识别模块基于深度学习卷积神经网络算法进行图像的识别；

步骤二、利用车辆和行人图片训练深度学习卷积神经网络算法，并采用Dropout策略和正则化方法，得到权文件；

步骤三、将得到的权文件代入网络中进行测试，采用车辆和行人的照片进行识别检测，验证权文件和网络结构的正确性；

步骤四、将训练好的深度学习卷积神经网络算法分别建立车辆图像识别模块和行人图像识别模块；采用车辆图像识别模块和行人图像识别模块，对道路上等待的车辆和行人分别进行检测识别，同时保证行人的安全和车辆的通行效率，减少交通拥堵。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能交通信号灯的控制方法，其特征在于，在道路口监测车辆的等待情况，通过图像识别技术实现交通信号灯的时间间隔智能化控制。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能交通信号灯的控制方法，其特征在于，在斑马线处监测行人的行走情况，在绿灯突变的情况下，检测到斑马线仍有行人在通过的情况下，实现调解红绿灯的时间。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能交通信号灯的控制方法，其特征在于，检测到行人自助过马路的红绿灯处时，基于图像识别技术完成行人过马路需求的信号输入，实现对红绿灯的调节控制。

5.一种实现如权利要求1至4任意一项所述基于图像识别的智能交通信号灯的控制方法的控制系统，其特征在于，该基于图像识别的智能交通信号灯的控制系统包括：

交通信号控制决策模块，用于实现对采集数据的分析和处理；

信号灯显示模块，通过主板与所述交通信号控制决策模块相连接，用于对路口的红绿灯的信号以及时间进行控制；

车辆图像识别模块，通过主板与所述交通信号控制决策模块相连接，用于对道路上的车辆行走情况进行识别；

行人图形识别模块，通过主板与所述交通信号控制决策模块相连接，用于对斑马线上的行人数据进行识别；

4G/5G通信模块，通过主板与所述交通信号控制决策模块、摄像头采集模块相连接，用于实现对采集的数据进行无线传输；

摄像头采集模块，通过主板与分别所述交通信号控制决策模块、车辆图像识别模块和行人图像识别模块、4G/5G通信模块相连接，用于对道路交通情况进行采集，将采集的图像信息发给车辆图像识别模块和行人图像识别模块，用于识别和检测车辆和行人，发送给4G/5G模块用于传送给交警终端。

6.根据权利要求5所述的基于图像识别的智能交通信号灯的控制系统，其特征在于，该基于图像识别的智能交通信号灯的控制系统还包括APP终端设备，该APP终端设备与4G/5G通信模块无线连接，4G/5G通信模块将车辆等待情况的数据信息传送给APP终端设备。

7.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端实施权利要求1～4任意一项所述基于图像识别的智能交通信号灯的控制方法。

8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：

图像识别模块基于深度学习卷积神经网络算法进行图像的识别；

利用车辆和行人图片训练深度学习卷积神经网络算法，并采用Dropout策略和正则化方法，得到权文件；

将得到的权文件代入网络中进行测试，采用车辆和行人的照片进行识别检测，验证权文件和网络结构的正确性；

将训练好的深度学习卷积神经网络算法分别建立车辆图像识别模块和行人图像识别模块；采用车辆图像识别模块和行人图像识别模块，对道路上等待的车辆和行人分别进行检测识别，同时保证行人的安全和车辆的通行效率，减少交通拥堵。