CN114613183B - 一种基于智慧交通的信号灯调节系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智慧交通的信号灯调节系统，涉及信号灯调节技术领域，解决了现有方案无法针对突发情况对交通信号灯进行调节的技术问题；本发明设置了故障分析模块，该设置对交通信号灯的故障进行实时判断，保证了交通信号灯的正常运行，同时保证了环境参数的有效性；本发明设置了环境分析模块，该设置通过分析环境参数并结合信号灯预测模型对交通信号灯进行调节，能够降低道路拥堵，有助于车流正常通信；本发明设置了突发事件处理模块，该设置对突发信号进行分析，并根据分析结果对交通信号灯进行调节，能够保证对突发事件的处理速度，有助于保障人民群众的财产安全。

Description

一种基于智慧交通的信号灯调节系统

技术领域

本发明属于信号灯调节领域，涉及智慧交通技术，具体是一种基于智慧交通的信号灯调节系统。

背景技术

交通信号灯由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行，绿灯表示准许通行，黄灯表示警示。交通信号灯分为：机动车信号灯、非机动车信号灯、人行横道信号灯、方向指示灯(箭头信号灯)、车道信号灯、闪光警告信号灯、道路与铁路平面交叉道口信号灯。现有交通信号灯的红绿灯时间都是固定的，从而在发生车辆堵塞的情况时容易造成堵塞的更加严重，影响城市的交通，同时在大型车辆停留在道路上时，后方的小型车不便于看清交通灯的信号，从而在交通灯突然由绿灯变为红灯时，容易导致后方车辆的追尾，造成交通事故，且不能够起到空气净化的目的。

公开号为CN112349111A的发明专利提供了一种基于智慧灯杆的交通信号控制系统，包括灯杆和灯架，灯杆的顶部通过固定轴与灯架转动连接，且灯架的顶部固定设置有多个投影灯，且多个投影灯之间均设置有监控摄像头，灯架内设有主控板，主控板包括判定模块、自动调整模块、计时模块、联网模块和传输模块，判定模块与多个监控摄像头连接，自动调整模块与多个投影灯和监控摄像头连接。

上述方案能够对道路车辆进行监控，进而对投影灯的红绿灯时间和角度进行调节，保证车辆的快速通过，降低车辆堵塞的时间，保证调整后时间的准确性，防止追尾事件的发生，智能化高，且能够起到便于维护和空气净化的效果；但是，上述方案仅仅局限于车辆堵塞的情况，并没有针对道路上的特殊情况对信号灯进行及时调节；因此，上述方案仍需进一步改进。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于智慧交通的信号灯调节系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于智慧交通的信号灯调节系统，包括处理器、故障分析模块、数据采集模块、环境分析模块、突发事件处理模块、后台监控模块和数据存储模块；

所述数据采集模块与至少一个交通信号灯电气连接，所述交通信号灯上设置有图像采集单元；所述数据采集模块用于采集交通信号灯的运行参数和环境参数，将运行参数分别发送至数据存储模块和故障分析模块，将环境参数分别发送至环境分析模块和数据存储模块；

所述突发事件处理模块根据用户发送的突发信号对交通信号灯进行调节，包括：

用户通过智能终端发送突发信号至突发事件处理器模块；所述智能终端包括智能手机、平板电脑和笔记本电脑，所述突发信号包括突发内容、目的地和时限，所述用户包括滴滴司机、出租车司机、警务人员和医务人员；

当突发事件处理模块接收到突发信号之后，对用户的身份进行验证，当用户的身份验证成功之后，获取突发信号的发送位置并标记为初始位置；

通过第三方地图平台规划初始位置和目的地之间的行车路径，并将行车路径标记为i，i＝1，2，3……，n；所述第三方地图平台包括百度地图、腾讯地图和高德地图；

获取行车路径i的行车距离和拥堵程度，并将行车距离和拥堵程度分别标记为XJi和YCi；

通过公式LPXi＝α1×XJi×YCi+α2获取路径评估系数LPXi；其中α1和α2为比例系数，且α1和α2均为大于0的实数；

将路径评估系数LPXi按照从小到大的顺序排列获取路径评估表，选取排名第一的行车路径并标记为目标路径；

通过数据存储模块获取突发信号灯转换规则；

根据突发信号灯转换规则对目标路径的交通信号灯进行调节；

生成调节标签；所述调节标签包括突发信号、目标路径和突发信号灯转换规则；

通过处理器将调节标签分别发送至后台监控模块和数据存储模块。

优选的，所述后台监控模块用于对交通信号灯的调节转换进行监督。

优选的，所述突发信号灯转换规则包括突发情况下红灯最低时长、路灯最低时长和黄灯最低时长；所述突发信号灯转换规则根据车流量和系统时间进行设定。

优选的，所述环境分析模块根据环境参数对交通状况进行判断，包括：

当环境分析模块接收到环境参数时，提取环境参数中的系统时间、监控图像、温度和湿度，通过监控图像提取车辆总数，并将系统时间、车辆总数、温度和湿度整合之后生成输入参数；

通过数据存储模块获取信号灯预测模型；

将输入参数输入至信号灯预测模型获取输出结果；所述输出结果为输入参数对应的信号灯转换规则；

根据输出结果对交通信号灯进行调节。

优选的，所述信号灯预测模型的获取具体包括：

通过数据存储模块获取标准训练数据；所述标准训练数据包含若干组数据序列，所述数据序列包括系统时间、车辆总数、温度和湿度；

为数据序列设置信号灯转换规则；所述信号灯转换规则包括红灯时长、黄灯时长和绿灯时长；

将数据序列和对应的信号灯转换规则按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；

构建人工智能模型；所述人工智能模型至少包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；

通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；当人工智能模型的训练精度达到目标精度要求时，则判定人工智能模型完成训练，将完成训练的人工智能模型标记为信号灯预测模型；

通过处理器将信号灯预测模型发送至数据存储模块。

优选的，所述故障分析模块根据运行参数对信号灯的故障进行分析，包括：

当故障分析模块接收到运行参数时，提取运行参数内的通信时长；

根据通信时长生成通信标签；所述通信标签的取值为0和1，当通信标签的取值为0时，表示通信时长大于等于时长阈值，当通信标签的取值为1时，表示通信时长大于0且小于时长阈值；所述时长阈值通过大量数据模拟获取；

当通信标签为1时，提取运行参数内的运行电流和运行电压；

以运行参数的获取时间为自变量，以运行电流、运行电压为因变量，结合多项式拟合法分别建立电流变化曲线和电压变化曲线；

获取电流变化曲线、电压变化曲线的一阶导数值，任取三个连续的一阶导数值求取平均值并分别标记为电流均值和电压均值；

当电流均值大于等于电流阈值，且电压均值大于等于电压阈值时，则判定交通信号灯异常，生成并发送信号灯异常信号至后台监控模块，所述电流阈值和电压阈值通过大量数据模拟获取。

优选的，所述运行参数包括运行电流、运行电压和通信时长；所述图像采集单元包括高清摄像头和动作云台，所述环境参数包括系统时间、监控图像、温度和湿度；所述监控图像通过图像采集单元获取，其中通信时长的获取具体包括：

通过处理器按照设定周期发送第一测试信号至交通信号灯中的数据采集模块，当数据采集模块接收到第一测试信号之后立即生成第二测试信号，并将第二测试信号发送至处理器；所述设定周期包括一分钟、五分钟和十分钟；

获取处理器发送第一测试信号和处理器接收到第二测试信号之间的时间差值，将时间差值标记为通信时长。

优选的，所述处理器分别与故障分析模块、数据采集模块、环境分析模块、突发事件处理模块、后台监控模块和数据存储模块通信连接；所述数据采集模块分别与故障分析模块和环境分析模块通信连接，所述后台监控模块分别与数据存储模块和突发事件处理模块通信连接，所述突发事件处理模块和环境分析模块通信连接。

优选的，所述突发内容包括孕妇就诊和伤者就医。

优选的，所述信号灯调节系统的工作方法具体包括以下步骤：

步骤一：数据采集模块用于采集交通信号灯的运行参数和环境参数，将运行参数分别发送至数据存储模块和故障分析模块，将环境参数分别发送至环境分析模块和数据存储模块；

步骤二：当故障分析模块接收到运行参数时，提取运行参数内的通信时长；根据通信时长生成通信标签；当通信标签为1时，提取运行参数内的运行电流和运行电压；根据运行电流和运行电压对交通信号灯的故障进行判断；

步骤三：当环境分析模块接收到环境参数时，提取环境参数中的系统时间、监控图像、温度和湿度，通过监控图像提取车辆总数，并将系统时间、车辆总数、温度和湿度整合之后生成输入参数结合信号灯预测模型获取输出结果；

步骤四：用户通过智能终端发送突发信号至突发事件处理器模块；当突发事件处理模块接收到突发信号之后，对用户的身份进行验证，当用户的身份验证成功之后，获取突发信号的发送位置并标记为初始位置结合第三方地图平台获取目标路径；目标路径结合突发信号灯转换规则对交通信号灯进行调节；生成调节标签；通过处理器将调节标签分别发送至后台监控模块和数据存储模块。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明设置了故障分析模块，该设置根据运行参数对信号灯的故障进行分析；故障分析模块对交通信号灯的故障进行实时判断，保证了交通信号灯的正常运行，同时保证了环境参数的有效性；

2、本发明设置了环境分析模块，该设置根据环境参数对交通状况进行判断；环境分析模块通过分析环境参数并结合信号灯预测模型对交通信号灯进行调节，能够降低道路拥堵，有助于车流正常通信；

3、本发明设置了突发事件处理模块，该设置根据用户发送的突发信号对交通信号灯进行调节；突发事件处理模块对突发信号进行分析，并根据分析结果对交通信号灯进行调节，能够保证对突发事件的处理速度，有助于保障人民群众的财产安全。

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为本发明的原理示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。

请参阅图1，一种基于智慧交通的信号灯调节系统，包括处理器、故障分析模块、数据采集模块、环境分析模块、突发事件处理模块、后台监控模块和数据存储模块；

数据采集模块与至少一个交通信号灯电气连接，交通信号灯上设置有图像采集单元；数据采集模块用于采集交通信号灯的运行参数和环境参数，将运行参数分别发送至数据存储模块和故障分析模块，将环境参数分别发送至环境分析模块和数据存储模块；

突发事件处理模块根据用户发送的突发信号对交通信号灯进行调节，包括：

用户通过智能终端发送突发信号至突发事件处理器模块；智能终端包括智能手机、平板电脑和笔记本电脑，突发信号包括突发内容、目的地和时限，用户包括滴滴司机、出租车司机、警务人员和医务人员；

当突发事件处理模块接收到突发信号之后，对用户的身份进行验证，当用户的身份验证成功之后，获取突发信号的发送位置并标记为初始位置；

通过第三方地图平台规划初始位置和目的地之间的行车路径，并将行车路径标记为i，i＝1，2，3……，n；第三方地图平台包括百度地图、腾讯地图和高德地图；

获取行车路径i的行车距离和拥堵程度，并将行车距离和拥堵程度分别标记为XJi和YCi；

通过公式LPXi＝α1×XJi×YCi+α2获取路径评估系数LPXi；其中α1和α2为比例系数，且α1和α2均为大于0的实数；

将路径评估系数LPXi按照从小到大的顺序排列获取路径评估表，选取排名第一的行车路径并标记为目标路径；

通过数据存储模块获取突发信号灯转换规则；

根据突发信号灯转换规则对目标路径的交通信号灯进行调节；

生成调节标签；调节标签包括突发信号、目标路径和突发信号灯转换规则；

通过处理器将调节标签分别发送至后台监控模块和数据存储模块。

进一步地，后台监控模块用于对交通信号灯的调节转换进行监督。

进一步地，突发信号灯转换规则包括突发情况下红灯最低时长、路灯最低时长和黄灯最低时长；突发信号灯转换规则根据车流量和系统时间进行设定。

进一步地，环境分析模块根据环境参数对交通状况进行判断，包括：

当环境分析模块接收到环境参数时，提取环境参数中的系统时间、监控图像、温度和湿度，通过监控图像提取车辆总数，并将系统时间、车辆总数、温度和湿度整合之后生成输入参数；

通过数据存储模块获取信号灯预测模型；

将输入参数输入至信号灯预测模型获取输出结果；输出结果为输入参数对应的信号灯转换规则；

根据输出结果对交通信号灯进行调节。

进一步地，信号灯预测模型的获取具体包括：

通过数据存储模块获取标准训练数据；标准训练数据包含若干组数据序列，数据序列包括系统时间、车辆总数、温度和湿度；

为数据序列设置信号灯转换规则；信号灯转换规则包括红灯时长、黄灯时长和绿灯时长；

将数据序列和对应的信号灯转换规则按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；

构建人工智能模型；人工智能模型至少包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；

通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；当人工智能模型的训练精度达到目标精度要求时，则判定人工智能模型完成训练，将完成训练的人工智能模型标记为信号灯预测模型；

通过处理器将信号灯预测模型发送至数据存储模块。

进一步地，故障分析模块根据运行参数对信号灯的故障进行分析，包括：

当故障分析模块接收到运行参数时，提取运行参数内的通信时长；

根据通信时长生成通信标签；通信标签的取值为0和1，当通信标签的取值为0时，表示通信时长大于等于时长阈值，当通信标签的取值为1时，表示通信时长大于0且小于时长阈值；时长阈值通过大量数据模拟获取；

当通信标签为1时，提取运行参数内的运行电流和运行电压；

以运行参数的获取时间为自变量，以运行电流、运行电压为因变量，结合多项式拟合法分别建立电流变化曲线和电压变化曲线；

获取电流变化曲线、电压变化曲线的一阶导数值，任取三个连续的一阶导数值求取平均值并分别标记为电流均值和电压均值；

当电流均值大于等于电流阈值，且电压均值大于等于电压阈值时，则判定交通信号灯异常，生成并发送信号灯异常信号至后台监控模块，电流阈值和电压阈值通过大量数据模拟获取。

进一步地，运行参数包括运行电流、运行电压和通信时长；图像采集单元包括高清摄像头和动作云台，环境参数包括系统时间、监控图像、温度和湿度；监控图像通过图像采集单元获取，其中通信时长的获取具体包括：

通过处理器按照设定周期发送第一测试信号至交通信号灯中的数据采集模块，当数据采集模块接收到第一测试信号之后立即生成第二测试信号，并将第二测试信号发送至处理器；设定周期包括一分钟、五分钟和十分钟；

获取处理器发送第一测试信号和处理器接收到第二测试信号之间的时间差值，将时间差值标记为通信时长。

进一步地，处理器分别与故障分析模块、数据采集模块、环境分析模块、突发事件处理模块、后台监控模块和数据存储模块通信连接；数据采集模块分别与故障分析模块和环境分析模块通信连接，后台监控模块分别与数据存储模块和突发事件处理模块通信连接，突发事件处理模块和环境分析模块通信连接。

进一步地，突发内容包括孕妇就诊和伤者就医。

进一步地，信号灯调节系统的工作方法具体包括以下步骤：

步骤一：数据采集模块用于采集交通信号灯的运行参数和环境参数，将运行参数分别发送至数据存储模块和故障分析模块，将环境参数分别发送至环境分析模块和数据存储模块；

步骤二：当故障分析模块接收到运行参数时，提取运行参数内的通信时长；根据通信时长生成通信标签；当通信标签为1时，提取运行参数内的运行电流和运行电压；根据运行电流和运行电压对交通信号灯的故障进行判断；

步骤三：当环境分析模块接收到环境参数时，提取环境参数中的系统时间、监控图像、温度和湿度，通过监控图像提取车辆总数，并将系统时间、车辆总数、温度和湿度整合之后生成输入参数结合信号灯预测模型获取输出结果；

步骤四：用户通过智能终端发送突发信号至突发事件处理器模块；当突发事件处理模块接收到突发信号之后，对用户的身份进行验证，当用户的身份验证成功之后，获取突发信号的发送位置并标记为初始位置结合第三方地图平台获取目标路径；目标路径结合突发信号灯转换规则对交通信号灯进行调节；生成调节标签；通过处理器将调节标签分别发送至后台监控模块和数据存储模块。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

本发明的工作原理：

数据采集模块用于采集交通信号灯的运行参数和环境参数，将运行参数分别发送至数据存储模块和故障分析模块，将环境参数分别发送至环境分析模块和数据存储模块；

当故障分析模块接收到运行参数时，提取运行参数内的通信时长；根据通信时长生成通信标签；当通信标签为1时，提取运行参数内的运行电流和运行电压；以运行参数的获取时间为自变量，以运行电流、运行电压为因变量，结合多项式拟合法分别建立电流变化曲线和电压变化曲线；获取电流变化曲线、电压变化曲线的一阶导数值，任取三个连续的一阶导数值求取平均值并分别标记为电流均值和电压均值；当电流均值大于等于电流阈值，且电压均值大于等于电压阈值时，则判定交通信号灯异常，生成并发送信号灯异常信号至后台监控模块；

当环境分析模块接收到环境参数时，提取环境参数中的系统时间、监控图像、温度和湿度，通过监控图像提取车辆总数，并将系统时间、车辆总数、温度和湿度整合之后生成输入参数；通过数据存储模块获取信号灯预测模型；将输入参数输入至信号灯预测模型获取输出结果；所述输出结果为输入参数对应的信号灯转换规则；根据输出结果对交通信号灯进行调节；

用户通过智能终端发送突发信号至突发事件处理器模块；当突发事件处理模块接收到突发信号之后，对用户的身份进行验证，当用户的身份验证成功之后，获取突发信号的发送位置并标记为初始位置；通过第三方地图平台规划初始位置和目的地之间的行车路径，并将行车路径标记为i；获取行车路径i的行车距离和拥堵程度，获取路径评估系数LPXi；将路径评估系数LPXi按照从小到大的顺序排列获取路径评估表，选取排名第一的行车路径并标记为目标路径；通过数据存储模块获取突发信号灯转换规则；根据突发信号灯转换规则对目标路径的交通信号灯进行调节；生成调节标签；所述调节标签包括突发信号、目标路径和突发信号灯转换规则；通过处理器将调节标签分别发送至后台监控模块和数据存储模块。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于智慧交通的信号灯调节系统，其特征在于，包括处理器、故障分析模块、数据采集模块、环境分析模块、突发事件处理模块、后台监控模块和数据存储模块；

所述数据采集模块用于采集交通信号灯的运行参数和环境参数，将运行参数发送至故障分析模块，将环境参数发送至环境分析模块；所述故障分析模块根据运行参数对信号灯的故障进行分析；

通过处理器按照设定周期发送第一测试信号至交通信号灯中的数据采集模块，当数据采集模块接收到第一测试信号之后立即生成第二测试信号，并将第二测试信号发送至处理器；所述设定周期包括一分钟、五分钟和十分钟；

获取处理器发送第一测试信号和处理器接收到第二测试信号之间的时间差值，将时间差值标记为通信时长；

当故障分析模块接收到运行参数时，提取运行参数内的通信时长；根据通信时长生成通信标签，所述通信标签的取值为0和1，当通信标签的取值为0时，表示通信时长大于等于时长阈值，当通信标签的取值为1时，表示通信时长大于0且小于时长阈值；所述时长阈值通过大量数据模拟获取；

当通信标签为1时，提取运行参数内的运行电流和运行电压；结合多项式拟合法分别建立电流变化曲线和电压变化曲线；获取电流变化曲线、电压变化曲线的一阶导数值，任取三个连续的一阶导数值求取平均值并分别标记为电流均值和电压均值；当电流均值大于等于电流阈值，且电压均值大于等于电压阈值时，则判定交通信号灯异常，生成并发送信号灯异常信号至后台监控模块，所述电流阈值和电压阈值通过大量数据模拟获取；

所述环境分析模块根据环境参数对交通状况进行判断获取信号灯转换规则；

所述突发事件处理模块根据用户发送的突发信号对交通信号灯进行调节，包括：

用户通过智能终端发送突发信号至突发事件处理器模块；当突发事件处理模块接收到突发信号之后，当用户的身份验证成功之后，获取突发信号的发送位置并标记为初始位置；规划初始位置和目的地之间的行车路径，并将行车路径标记为i；获取行车路径i的行车距离和拥堵程度，并将行车距离和拥堵程度分别标记为XJi和YCi；通过公式LPXi＝α1×XJi×YCi+α2获取路径评估系数LPXi；将路径评估系数LPXi按照从小到大的顺序排列获取路径评估表，选取排名第一的行车路径并标记为目标路径；通过数据存储模块获取突发信号灯转换规则；根据突发信号灯转换规则对目标路径的交通信号灯进行调节；

生成调节标签；通过处理器将调节标签分别发送至后台监控模块和数据存储模块。

2.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的信号灯调节系统，其特征在于，所述突发信号灯转换规则包括突发情况下红灯最低时长、路灯最低时长和黄灯最低时长；所述突发信号灯转换规则根据车流量和系统时间进行设定。

3.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的信号灯调节系统，其特征在于，所述环境分析模块根据环境参数对交通状况进行判断，包括：

当环境分析模块接收到环境参数时，提取环境参数中的系统时间、监控图像、温度和湿度，通过监控图像提取车辆总数，并将系统时间、车辆总数、温度和湿度整合之后生成输入参数；通过数据存储模块获取信号灯预测模型；将输入参数输入至信号灯预测模型获取输出结果；根据输出结果对交通信号灯进行调节。

4.根据权利要求1所述的一种基于智慧交通的信号灯调节系统，其特征在于，图像采集单元包括高清摄像头和动作云台，所述环境参数包括系统时间、监控图像、温度和湿度；所述监控图像通过图像采集单元获取。

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