[发明专利]基于深度学习的行人流量动态控制系统及方法有效
| 申请号： | 202110514948.9 | 申请日： | 2021-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN113257008B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 赵庶旭;韦萍;门士尧;曹沈阳 | 申请（专利权）人： | 兰州交通大学 |
| 主分类号： | G08G1/07 | 分类号： | G08G1/07;G08G1/005;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东省畅欣知识产权代理事务所(普通合伙) 44631 | 代理人： | 耿佳 |
| 地址： | 730070 甘肃省兰州*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 基于深度学习的行人流量动态控制系统及方法，包括LSTM模型、目标检测模型以及决策模型，其特征在于，所述LSTM模型、目标检测模型分别与决策模型数据传输连接；所述LSTM模型、目标检测模型与数据输入组件并联传输连接；所述决策模型汇总连接LSTM模型、目标检测模型；所述决策模型与信号输出组件数据传输连接，且信号输出组件与信号灯电性连接。其方法在于通过LSTM模型进行对历史数据的分析，并通过目标检测MobileNet‑SSD模型对实时情况进行获取。本发明的积极进步效果在于：我们将二者的结果结合起来，并通过决策模型对当前信号切换区间进行相应调整，从而优化道路人流拥堵现象的发生。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 行人 流量 动态 控制系统 方法 | ||
【主权项】：
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