[发明专利]一种基于HydraCNN的信号灯智能控制方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于Hydra CNN的信号灯智能控制方法和系统，在道路的交叉路口实时采集车流影像，基于Hydra CNN模型分析车流图像中的车辆数量；在采集的车流图像数据集上获得当前路口的车辆数量和相邻路口涌入当前路口的涌入流量，并将这些参数输入到已训练的线性回归模型，模型即可返回当前路口车辆通行所需的绿灯总时长。本发明将人工智能技术应用于路口的交通信号灯的智能控制，在道路的交叉路口实时采集车流影像，通过系统分析车辆拥塞情况，设置最佳的红灯和绿灯时长，实现多路口的信号灯群的智能协同，在保证通行安全的同时，提高交叉路口的通行能力，对解决现代都市交通拥堵现象有着非常积极的作用。

主权项

1.一种基于HydraCNN的信号灯智能控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，摄像头每m秒拍摄一次车流图像，并将车流图像发送至服务器端，所述车流图像包括当前路口的车流图像和相邻路口涌入当前路口的车流图像；步骤2，服务器基于Hydra CNN模型统计车流图像中当前路口各方向的车辆数量，并统计相邻路口涌入当前路口各方向的涌入流量；步骤3，服务器基于线性回归模型，根据当前路口各方向的车辆数量和涌入容量，预测绿灯延时时长T，并返回当前路口的绿灯总时长G_T，G_T＝G_min+T，其中，G_min为最短绿灯时长。