CN113487890A - 一种动态调整红绿灯时间的控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种动态调整红绿灯时间的控制系统及方法,系统包括红绿灯显示模块、感应装置、车辆事件识别装置和主控器,红绿灯显示模块用于显示红绿黄信号灯以及数字,感应装置用于感应道路上车流量的多少,车辆事件识别装置用于识别道路上的车辆事件,红绿灯显示模块、感应装置和车辆事件识别装置分别与主控器连接;通过设置感应装置和车辆事件识别装置,能够有效获取道路上车流量的多少和车辆事件,从而能够依据道路上车流量的多少和车辆事件实现红绿灯时间的动态调整,进而节省了道路资源、降低了能源的消耗和废弃的污染,此外,同时设置感应装置和车辆事件识别装置还能够提高识别道路车辆拥堵情况的准确率,从而能够准确调整红绿灯时间。
Description
技术领域
本发明涉及红绿灯时间控制技术领域,尤其涉及一种动态调整红绿灯时间的控制系统及方法。
背景技术
为了马路上的交通有序顺畅,十字路口的红绿灯是必不可少的,现在的红绿灯基本都是根据当前马路早高峰、晚高峰、平峰、低谷等不同时间段的车流多少大致估计时长后固定设置各方向的红绿灯时长的,这样经常出现有车的方向红灯,而没车的方向长时间绿灯,实际道路车辆状况和交通控制信号不同步,浪费现有的道路资源,此外,固定设置红绿灯时长的方式虽然多数时间路口通行顺畅,但遇到车流量突变或是恶劣天气等突发状况时就会出现红绿灯时长和实际车流不符,造成交通拥堵的情况,加大能源消耗和废气污染。
发明内容
有鉴于此,本发明提出一种动态调整红绿灯时间的控制系统及方法,可以解决现有固定设置红绿灯时长所存在的浪费道路资源、加大能源消耗和废气污染的缺陷。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种动态调整红绿灯时间的控制系统,包括红绿灯显示模块、感应装置、车辆事件识别装置和主控器,所述红绿灯显示模块设置于路口处,并用于显示红绿黄信号灯以及数字,所述感应装置间断设置于道路上,并用于感应道路上车流量的多少,所述车辆事件识别装置设置于道路上,并用于识别道路上的车辆事件,所述红绿灯显示模块、感应装置和车辆事件识别装置分别与所述主控器连接。
作为所述动态调整红绿灯时间的控制系统的进一步可选方案,所述车辆事件识别装置包括摄像头和车辆事件识别模型,所述摄像头用于拍摄道路上的车辆事件图像,所述车辆事件识别模型用于识别车辆所发生的事件。
作为所述动态调整红绿灯时间的控制系统的进一步可选方案,所述感应装置设置于道路上的间隔距离相等。
作为所述动态调整红绿灯时间的控制系统的进一步可选方案,所述感应装置包括红外线传感器,采用栏杆的方式设置于道路的两侧,用于扫描检测车流量的多少。
作为所述动态调整红绿灯时间的控制系统的进一步可选方案,所述感应装置包括压力传感器,采用地埋的方式设置于车辆通过的道路底下,当车辆经过时压力传感器能够根据路面压力的变化测出车辆的多少。
一种动态调整红绿灯时间的控制方法,所述方法基于上述任意一种动态调整红绿灯时间的控制系统,具体包括以下步骤:
步骤S1,通过感应装置感应每条道路上的车流量数据,以及通过车辆事件识别装置识别每条道路上的车辆事件,并将车流量数据和车辆事件发送至主控器中;
步骤S2,主控器依据接收到的每条道路上的车流量数据和车辆事件,判断出每条道路的车辆拥堵情况;
步骤S3,依据每条道路的车辆拥堵情况对红绿灯时间进行调节,从而实现红绿灯时间的动态调整。
作为所述动态调整红绿灯时间的控制方法的进一步可选方案,所述车辆事件识别装置识别每条道路上的车辆事件,具体包括以下步骤:
拍摄每条道路上的车辆事件图像;
将所述车辆事件图像输入至预设的车辆事件识别模型中进行识别,从而识别出每条道路上的车辆事件。
作为所述动态调整红绿灯时间的控制方法的进一步可选方案,所述车辆事件识别模型生成的方式具体包括以下步骤:
获取车辆事件图像样本数据;
创建神经网络模型,将所述车辆事件图像样本数据输入至所述神经网络模型中训练,得到车辆事件识别模型。
作为所述动态调整红绿灯时间的控制方法的进一步可选方案,所述神经网络模型采用RNN模型、DNN模型或CNN模型。
本发明的有益效果是:通过设置感应装置和车辆事件识别装置,能够有效获取道路上车流量的多少和车辆事件,从而能够依据道路上车流量的多少和车辆事件实现红绿灯时间的动态调整,进而节省了道路资源、降低了能源的消耗和废弃的污染,此外,同时设置感应装置和车辆事件识别装置还能够提高识别道路车辆拥堵情况的准确率,从而能够准确调整红绿灯时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种动态调整红绿灯时间的控制系统的组成示意图;
图2为本发明一种动态调整红绿灯时间的控制方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
参考图1-2,一种动态调整红绿灯时间的控制系统,包括红绿灯显示模块、感应装置、车辆事件识别装置和主控器,所述红绿灯显示模块设置于路口处,并用于显示红绿黄信号灯以及数字,所述感应装置间断设置于道路上,并用于感应道路上车流量的多少,所述车辆事件识别装置设置于道路上,并用于识别道路上的车辆事件,所述红绿灯显示模块、感应装置和车辆事件识别装置分别与所述主控器连接。
在本实施例中,通过设置感应装置和车辆事件识别装置,能够有效获取道路上车流量的多少和车辆事件,从而能够依据道路上车流量的多少和车辆事件实现红绿灯时间的动态调整,进而节省了道路资源、降低了能源的消耗和废弃的污染,此外,同时设置感应装置和车辆事件识别装置还能够提高识别道路车辆拥堵情况的准确率,从而能够准确调整红绿灯时间。
需要说明的是,由于车辆事件的发生会导致道路上出现拥堵的情况,而仅仅通过车流量去反映道路上的车辆拥堵情况是有点片面的,因此,通过设置车辆事件识别装置与感应装置搭配来反映道路上的车辆拥堵情况,能够提高动态调整红绿灯时间的准确度;此外,所述车辆事件包括但不限于车辆掉头、车辆碰撞和车辆临时停车等,这里不做具体限定。
优选的,所述车辆事件识别装置包括摄像头和车辆事件识别模型,所述摄像头用于拍摄道路上的车辆事件图像,所述车辆事件识别模型用于识别车辆所发生的事件。
在本实施例中,通过采用摄像头和车辆事件识别模型组成车辆事件识别装置,由于车辆事件识别模型具有识别准确度高和效率快的有点,因此能够提高车辆事件识别的效率和准确度,从而提高红绿灯时间动态调整的效率和准确度。
优选的,所述感应装置设置于道路上的间隔距离相等。
在本实施例中,通过间隔距离相等地将感应装置设置于道路上,能够提高感应车流量的准确度,从而进一步提高红绿灯时间动态调整的准确度。
优选的,所述感应装置包括红外线传感器,采用栏杆的方式设置于道路的两侧,用于扫描检测车流量的多少。
在本实施例中,通过采用红外线传感器作为感应装置,能够提高感应装置的抗干扰能力,使得感应装置不会因为周围环境的差别而产生不同的结果,从而提高对红绿灯时间动态调整的抗干扰能力,此外,红外线传感器成本比较低,从而能够降低对红绿灯时间动态调整的成本。
优选的,所述感应装置包括压力传感器,采用地埋的方式设置于车辆通过的道路底下,当车辆经过时压力传感器能够根据路面压力的变化测出车辆的多少。
在本实施例中,通过采用压力传感器作为感应装置,能够提高感应装置的工作稳定性,同时,也能够便于对感应装置的维修,从而提高对红绿灯时间动态调整的工作稳定性。
一种动态调整红绿灯时间的控制方法,所述方法基于上述任意一种动态调整红绿灯时间的控制系统,具体包括以下步骤:
步骤S1,通过感应装置感应每条道路上的车流量数据,以及通过车辆事件识别装置识别每条道路上的车辆事件,并将车流量数据和车辆事件发送至主控器中;
步骤S2,主控器依据接收到的每条道路上的车流量数据和车辆事件,判断出每条道路的车辆拥堵情况;
步骤S3,依据每条道路的车辆拥堵情况对红绿灯时间进行调节,从而实现红绿灯时间的动态调整。
在本实施例中,通过设置感应装置和车辆事件识别装置,能够有效获取道路上车流量的多少和车辆事件,从而能够依据道路上车流量的多少和车辆事件实现红绿灯时间的动态调整,进而节省了道路资源、降低了能源的消耗和废弃的污染,此外,同时设置感应装置和车辆事件识别装置还能够提高识别道路车辆拥堵情况的准确率,从而能够准确调整红绿灯时间。
需要说明的是,由于车辆事件的发生会导致道路上出现拥堵的情况,而仅仅通过车流量去反映道路上的车辆拥堵情况是有点片面的,因此,通过设置车辆事件识别装置与感应装置搭配来反映道路上的车辆拥堵情况,能够提高动态调整红绿灯时间的准确度;此外,所述车辆事件包括但不限于车辆掉头、车辆碰撞和车辆临时停车等,这里不做具体限定。
优选的,所述车辆事件识别装置识别每条道路上的车辆事件,具体包括以下步骤:
拍摄每条道路上的车辆事件图像;
将所述车辆事件图像输入至预设的车辆事件识别模型中进行识别,从而识别出每条道路上的车辆事件。
在本实施例中,由于车辆事件识别模型具有识别准确度高和效率快的有点,因此能够提高车辆事件识别的效率和准确度,从而提高红绿灯时间动态调整的效率和准确度。
优选的,所述车辆事件识别模型生成的方式具体包括以下步骤:
获取车辆事件图像样本数据;
创建神经网络模型,将所述车辆事件图像样本数据输入至所述神经网络模型中训练,得到车辆事件识别模型。
在本实施例中,通过采用神经网络模型训练得到车辆事件识别模型,能够进一步提高车辆事件识别的准确度,同时还能够提高车辆事件识别的效率,进而提高红绿灯时间动态调整的准确度和效率。
优选的,所述神经网络模型采用RNN模型、DNN模型或CNN模型。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种动态调整红绿灯时间的控制系统,其特征在于,包括红绿灯显示模块、感应装置、车辆事件识别装置和主控器,所述红绿灯显示模块设置于路口处,并用于显示红绿黄信号灯以及数字,所述感应装置间断设置于道路上,并用于感应道路上车流量的多少,所述车辆事件识别装置设置于道路上,并用于识别道路上的车辆事件,所述红绿灯显示模块、感应装置和车辆事件识别装置分别与所述主控器连接。
2.根据权利要求1所述的一种动态调整红绿灯时间的控制系统,其特征在于,所述车辆事件识别装置包括摄像头和车辆事件识别模型,所述摄像头用于拍摄道路上的车辆事件图像,所述车辆事件识别模型用于识别车辆所发生的事件。
3.根据权利要求2所述的一种动态调整红绿灯时间的控制系统,其特征在于,所述感应装置设置于道路上的间隔距离相等。
4.根据权利要求3所述的一种动态调整红绿灯时间的控制系统,其特征在于,所述感应装置包括红外线传感器,采用栏杆的方式设置于道路的两侧,用于扫描检测车流量的多少。
5.根据权利要求3所述的一种动态调整红绿灯时间的控制系统,其特征在于,所述感应装置包括压力传感器,采用地埋的方式设置于车辆通过的道路底下,当车辆经过时压力传感器能够根据路面压力的变化测出车辆的多少。
6.一种动态调整红绿灯时间的控制方法,其特征在于,所述方法基于权利要求1-5中任意一种动态调整红绿灯时间的控制系统,具体包括以下步骤:
步骤S1,通过感应装置感应每条道路上的车流量数据,以及通过车辆事件识别装置识别每条道路上的车辆事件,并将车流量数据和车辆事件发送至主控器中;
步骤S2,主控器依据接收到的每条道路上的车流量数据和车辆事件,判断出每条道路的车辆拥堵情况;
步骤S3,依据每条道路的车辆拥堵情况对红绿灯时间进行调节,从而实现红绿灯时间的动态调整。
7.根据权利要求6所述的一种动态调整红绿灯时间的控制方法,其特征在于,所述车辆事件识别装置识别每条道路上的车辆事件,具体包括以下步骤:
拍摄每条道路上的车辆事件图像;
将所述车辆事件图像输入至预设的车辆事件识别模型中进行识别,从而识别出每条道路上的车辆事件。
8.根据权利要求7所述的一种动态调整红绿灯时间的控制方法,其特征在于,所述车辆事件识别模型生成的方式具体包括以下步骤:
获取车辆事件图像样本数据;
创建神经网络模型,将所述车辆事件图像样本数据输入至所述神经网络模型中训练,得到车辆事件识别模型。
9.根据权利要求8所述的一种动态调整红绿灯时间的控制方法,其特征在于,所述神经网络模型采用RNN模型、DNN模型或CNN模型。
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