[發(fā)明專利]一種智能信號燈配時系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810465901.6
• 申請日: 2018-05-15
• 公開（公告）號: CN108417057B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 屈楨深;莊梓旭;趙鵬博;奚伯齊
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學
• 主分類號: G08G1/08
• 分類號: G08G1/08
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11473
• 代理人: 閆冬;吳航

1.一種智能信號燈配時系統(tǒng)，其特征在于，包括行人監(jiān)測裝置，車輛監(jiān)測裝置和運算裝置，

所述行人監(jiān)測裝置包括行人監(jiān)測攝像頭和行人信息分析模塊，所述行人信息分析模塊與所述行人監(jiān)測攝像頭通信連接，所述行人監(jiān)測攝像頭持續(xù)捕獲行人視頻，所述行人信息分析模塊持續(xù)從行人視頻中提取等待過街行人數(shù)量和行人等待時間信息；

所述車輛監(jiān)測裝置包括車輛監(jiān)測攝像頭和車輛信息分析模塊，所述車輛信息分析模塊與所述車輛監(jiān)測攝像頭通信連接，所述車輛監(jiān)測攝像頭持續(xù)捕獲車輛視頻，所述車輛信息分析模塊持續(xù)從車輛視頻中提取車道數(shù)量、各車道等待車輛數(shù)量、等待車輛停駛時間信息；

所述運算裝置，包括通信模塊，存儲模塊、情況分類模塊，配時決策模塊，結(jié)果評價模塊和配時優(yōu)化模塊；

所述情況分類模塊與所述行人信息分析模塊和所述車輛信息分析模塊通信連接，所述情況分類模塊持續(xù)接收所述行人信息分析模塊和所述車輛信息分析模塊提供的信息，并對行人等待數(shù)量、行人等待時間、車輛等待數(shù)量、車道數(shù)量、各車道等待車輛數(shù)量與各車道等待車輛平均停駛時間、當前時間、天氣和節(jié)假日因素進行非線性模型的核映射分類；

所述配時決策模塊與所述行人信息分析模塊、所述車輛信息分析模塊、所述情況分類模塊和所述結(jié)果評價模塊通信連接，所述配時決策模塊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述情況分類模塊提供的分類、歷史決策及其相關(guān)評價信息計算配時策略，分配車輛或者行人通行時間；

所述結(jié)果評價模塊與所述情況分類模塊、所述配時決策模塊和所述配時優(yōu)化模塊通信連接，所述結(jié)果評價模塊用于評價決策產(chǎn)生的效果是否符合預期情況；根據(jù)配時決策模塊給出的理想執(zhí)行結(jié)果和傳感器反饋的實際執(zhí)行結(jié)果，進行誤差對比，將該誤差作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整參數(shù)，進行誤差前傳，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行參數(shù)調(diào)整；

所述配時優(yōu)化模塊與所述結(jié)果評價模塊和所述存儲模塊通信連接，優(yōu)化所述配時決策模塊，在識別出交叉口車道渠化不合理時給出預警與建議，并將決策情況記入所述存儲模塊；

所述智能信號燈配時系統(tǒng)運行包含如下步驟：

步驟一：行人視頻采集模塊與車輛視頻采集模塊采集當前道路交叉口方向行人與車輛圖像；

步驟二：行人信息分析模塊、車輛信息分析模塊分析交叉口各方向當前行人與車輛數(shù)量，等待時間，并同當前時間、天氣、節(jié)假日等信息發(fā)送至情況分類模塊和配時決策模塊；

步驟三：情況分類模塊根據(jù)所獲信息，利用支持向量機將當前道路交叉口情況進行歸類，如果不屬于任何一種歷史情況分類，則創(chuàng)建新分類，歸類結(jié)束后將歸類結(jié)果發(fā)送至配時決策模塊和結(jié)果評價模塊；

步驟四：配時決策模塊讀取從行人信息分析模塊、車輛信息分析模塊、歷史情況分類模塊收到的信息，利用該分類情況下訓練出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，做出配時決策；

步驟五：特定方向行人通行阻攔桿升起，車輛信號燈變綠，行人、車輛通過交叉口；

步驟六：行人視頻采集模塊和車輛視頻采集模塊持續(xù)捕獲圖像；

步驟七：步驟四配時結(jié)束時，如果有行人未通行完畢，延長通行時間，記錄該情況；

步驟八：所述步驟七配時結(jié)束后，結(jié)果評價模塊根據(jù)情況分類模塊和配時決策模塊給出的數(shù)據(jù)，對該次決策和現(xiàn)有渠化方案做出合理度評價；若當前周期T時段內(nèi)，渠化方案評價結(jié)果為不合理的次數(shù)超出閾值，則對交通管理部門發(fā)出預警與建議，其中T＞0s；

步驟九：根據(jù)本次情況分類、執(zhí)行策略、評價結(jié)果，再次訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用以改進配時系統(tǒng)性能；

步驟十：當前信號配時結(jié)束，將各類數(shù)據(jù)記錄入存儲模塊，返回步驟一，執(zhí)行下一信號配時循環(huán)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能信號燈配時系統(tǒng)，其特征在于所述情況分類模塊安裝于所述運算裝置內(nèi)部，所述情況分類模塊內(nèi)部嵌入有支持向量機(SVM)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述智能信號燈配時系統(tǒng)，其特征在于，所述配時決策模塊安裝于所述運算裝置內(nèi)部，所述配時決策模塊內(nèi)部嵌入有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述智能信號燈配時系統(tǒng)，其特征在于，所述配時優(yōu)化模塊安裝于運算裝置內(nèi)部，與所述結(jié)果評價模塊和所述存儲模塊通信連接相連，實時改變配時決策，并將決策情況記入所述存儲模塊。