CN115527382A - 一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法 - Google Patents

一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法，步骤一：交通检测模块接收车辆位置信息和车辆标识信息，车辆位置信息通过定位系统得到；步骤二：数据采集模块对驶入当前道路的车辆数量进行记录；步骤三：控制器根据车辆数量控制交通指示灯并产生与交通管制命令对应的管制信号，管制信号对被控制的交通指示灯进行控制；步骤四：语音播报模块发送控制交通指示灯信号时间信息及路口通行时间信息给车辆，实现路口车辆有序通行，本发明对车辆的类型和不同类型车辆的数量进行处理，得到当前路口的道路的拥堵情况，使车辆在进入该路口前能够获得当前路段的通行情况。

Description

一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法
技术领域
本发明涉及交通控制技术领域，具体涉及一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法。
背景技术
随着城市化进程的不断推进，机动车保有量迅速上升，城市道路拥堵情况日益严重，为了保障机动车在城市道路间的正常运行，道路路口的交通信号控制尤其重要，交通控制在日常生活中扮演的角色越来越重要。
交通控制，依靠交通警或者采用交通信号控制设备，随着交通变化特性来指挥车辆和行人的通行。交通控制运用现代化的通讯设施、信号装置、传感器、监控设备以及计算机对运行中的车辆进行准确的组织、调控，能够安全畅通地运行。
在对交通进行管理和控制的任务中，主要包括静态管理和动态管理，静态管理主要是通过对交通系统中的历史数据的分析，从中发现问题并且从中挖掘潜在的规则，对交通系统的发展规律进行预测，进而进行改造和调整；而动态管理以一个指挥者的身份，监视着整个交通系统的运行情况，根据数据采集部件提供的实时数据，随时准备决策。
现有当前红绿灯控制方案可能与实际的交通情况不符，导致某些车流量少的方向长时间占用绿灯时间，而某些车流量高的方向却占用较短的绿灯时间，从而加剧交通拥堵情况，由于道路拥堵，进而影响车主的情绪，增大事故的发生概率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法，对车辆的类型和不同类型车辆的数量进行处理，得到当前路口的道路通行指数，并将道路通行指数与预设的道路指数阈值进行比较，从而对道路的拥堵情况进行播报，使车辆在进入该路口前能够获得当前路段的通行情况，基于道路的通行情况，通过控制器对交通指示灯的控制时间进行调整，即通过合理的延长交通指示灯时间，达到缓解道路通行压力的目的，提高道路的通行效率。
本发明所解决的技术问题为：
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法，包括以下步骤:
步骤一：交通检测模块接收车辆位置信息和车辆标识信息，车辆位置信息通过定位系统得到；
步骤二：数据采集模块对驶入当前道路的车辆数量进行记录；
步骤三：控制器根据车辆数量控制交通指示灯并产生与交通管制命令对应的管制信号，管制信号对被控制的交通指示灯进行控制；
步骤四：语音播报模块发送控制交通指示灯信号时间信息及路口通行时间信息给车辆，实现路口车辆有序通行。
作为本发明进一步的方案：控制器与交通检测模块和数据采集模块连接，用于接收交通检测模块发送的车辆位置信息和车辆标识信息，接收数据采集模块采集当前道路的车辆数量，并将接收的车辆位置信息、车辆标识信息和当前道路的车辆数量信息发送至数据分析模块。
作为本发明进一步的方案：数据分析模块用于接收控制器发送的车辆位置、车辆标识和车辆数量信息，并根据接收到的信息对当前道路通行状况进行判断；
数据分析模块对当前道路通行状况的分析包括如下步骤：
V1：通过车辆位置信息获取车辆在当前路口同一行进方向上的位置，通过车辆标识信息获取当前路口同一行进方向上的车辆类型，并将车辆类型划分为大型车、中型车和小型车；
V2：根据获取到的当前路口的车辆数量，将所有车辆数量按照车辆类型进行分类：
将所有大型车数量标记为Sd;
将所有中型车数量标记为Sz;
将所有小型车数量标记为Sx;
V3：通过公式
Figure 569226DEST_PATH_IMAGE001
计算得到道路通行指数Rc,其中，d1、d2和d3为预设比例系数；
V4：预设当前路口的通行指数阈值的极限值为Rc1和Rc2，其中Rc1<Rc2：
当Rc<Rc1时，该道路的拥堵情况为畅通；
当Rc1<Rc<Rc2时，则该道路的拥堵情况为缓行；
当Rc>Rc2时，则该道路的拥堵情况为拥堵。
作为本发明进一步的方案：控制器与语音播报模块连接，控制器将接收数据分析模块发送的道路的拥堵情况发送至语音播报模块，语音播报模块将当前道路的拥堵情况通过车载终端进行播报。
作为本发明进一步的方案：数据分析模块将当前道路的拥堵情况发送至控制器，控制器对当前路口的交通指示灯控制时间进行处理。
作为本发明进一步的方案：控制器对交通指示灯的处理包括如下步骤：
W1：当控制器接收到数据分析模块发送的该道路的拥堵情况为畅通时，不改变当前路口红绿灯的保持时间与切换状态；
W2：当控制器接收到数据分析模块发送的该道路的拥堵情况为缓行时，控制缓行方向上绿灯的时间延长5s；
W3：当控制器接收到数据分析模块发送的该道路的拥堵情况为拥堵时，控制拥堵方向上绿灯的时间延长10s；
控制器将对交通指示灯的控制时间信息反馈至数据分析模块。
作为本发明进一步的方案：数据分析模块基于交通指示灯的时间信息对当前路口车辆通行效率的分析步骤如下：
S1：获取交通检测模块接收的车辆位置信息和数据采集模块接收的车辆数量信息，根据车辆数量以及标准车长计算当前道路的车辆排队长度，车辆排队长度标记为Zci；
S2：根据车辆的车速和车辆排队长度计算每个方向及车道上车辆通行所需的通行时间；
S3：根据公式
Figure 652457DEST_PATH_IMAGE002
计算得到第i辆车在当前路口的预通行时间Ti，
Figure 665412DEST_PATH_IMAGE003
为修正系数，
Figure 95388DEST_PATH_IMAGE004
为当前路口车辆通行的平均速度；
S4：将车辆在当前路口的预通行时间Ti与当前路口的交通指示灯通行时间Ty进行比对；
当该道路的拥堵情况为缓行时，将预通行时间Ti与Ty+5进行比较；
当Ti≥Ty+5时，则表示该车辆能通过当前路口；
当Ti<Ty+5时，则表示该车辆不能通过当前路口；
当该道路的拥堵情况为拥堵时，将预通行时间Ti与Ty+10进行比较；
当Ti≥Ty+10时，则表示该车辆能通过当前路口；
当Ti<Ty+10时，则表示该车辆不能通过当前路口；
S5：数据分析模块将车辆在当前路口的预通行情况发送至控制器。
作为本发明进一步的方案：车辆排队长度
Figure 244610DEST_PATH_IMAGE005
计算得到，其中，
Figure 236093DEST_PATH_IMAGE006
为大型车数量，
Figure 470765DEST_PATH_IMAGE007
为中型车数量，
Figure 688120DEST_PATH_IMAGE008
为小型车数量；
Figure 708159DEST_PATH_IMAGE009
为修正系数，N为当前路口车辆排队数量，
Figure 883926DEST_PATH_IMAGE010
，Ni为当前路口排队的第i（i取1、2、3、....，i）辆车，Zs为不同类型车辆的车长，D为相邻车辆在当前路口的排队间距，取D为1.5m。
作为本发明进一步的方案：大型车的车长Zs取13.5m，中型车的车长Zs取6.5m、小型车的车长Zs取4.5m。
作为本发明进一步的方案：控制器与语音播报模块连接，控制器将接收数据分析模块发送的车辆在当前路口的预通行情况发送至语音播报模块，语音播报模块将当前道路预通行情况发送通过车载终端进行播报。
本发明的有益效果：
本发明对车辆的类型和不同类型车辆的数量进行处理，得到当前路口的道路通行指数，并将道路通行指数与预设的道路指数阈值进行比较，从而对道路的拥堵情况进行播报，使车辆在进入该路口前能够获得当前路段的通行情况；
本发明基于道路的通行情况，通过控制器对交通指示灯的控制时间进行调整，即通过合理的延长交通指示灯时间，达到缓解道路通行压力的目的，提高道路的通行效率；
本发明基于道路的拥堵情况和交通指示灯延长情况，根据当前车辆排队长度和通行效率计算得出排队车辆通过当前路口的时间，并将通过时间对车主预先播报，能够有效缓解车主在当前路口因排队不知何时通过该路口的焦急情绪，同时能够提醒车主按照时间有序通行，有效减低了路口因等红绿灯或冲红绿灯而引起的事故。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明流程图的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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作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所示，本发明为一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法，包括如下步骤：
步骤一：交通检测模块接收车辆位置信息和车辆标识信息，车辆位置信息通过定位系统（GPS）得到；
步骤二：数据采集模块对驶入当前道路的车辆数量进行记录；
步骤三：控制器根据车辆数量控制交通指示灯并产生与交通管制命令对应的管制信号，管制信号对被控制的交通指示灯进行控制；
步骤四：语音播报模块发送控制交通指示灯信号时间信息及路口通行时间信息给车辆，完成车辆顺利通行。
控制器与交通检测模块和数据采集模块连接，用于接收交通检测模块发送的车辆位置信息和车辆标识信息，接收数据采集模块采集当前道路的车辆数量，并将接收的车辆位置信息、车辆标识信息和当前道路的车辆数量信息发送至数据分析模块；
数据分析模块用于接收控制器发送的车辆位置、车辆标识和车辆数量，并根据接收到的信息对当前道路通行状况进行判断；
数据分析模块对当前道路通行状况的分析包括如下步骤：
V1：通过车辆位置信息获取车辆在当前路口同一行进方向上的位置，通过车辆标识信息获取当前路口同一行进方向上的车辆类型，并将车辆类型划分为大型车、中型车和小型车；
V2：根据获取到的当前路口的车辆数量，将所有车辆数量按照车辆类型进行分类：
将所有大型车数量标记为Sd;
将所有中型车数量标记为Sz;
将所有小型车数量标记为Sx;
V3：通过公式
Figure 340315DEST_PATH_IMAGE001
计算得到道路通行指数Rc,其中，d1、d2和d3为预设比例系数；
V4：预设当前路口的通行指数阈值的极限值为Rc1和Rc2，其中Rc1<Rc2：
当Rc<Rc1时，该道路的拥堵情况为畅通；
当Rc1<Rc<Rc2时，则该道路的拥堵情况为缓行；
当Rc>Rc2时，则该道路的拥堵情况为拥堵；
V5：数据分析模块将当前道路的拥堵情况发送至控制器，控制器对当前路口的交通指示灯进行处理。
控制器与语音播报模块连接，控制器将接收数据分析模块发送的道路的拥堵情况发送至语音播报模块，语音播报模块将当前道路的拥堵情况通过车载终端进行播报。
控制器对交通指示灯的处理包括如下步骤：
W1：当控制器接收到数据分析模块发送的该道路的拥堵情况为畅通时，不改变当前路口红绿灯的保持时间与切换状态；
W2：当控制器接收到数据分析模块发送的该道路的拥堵情况为缓行时，控制本方向上绿灯的时间延长5s；
W3：当控制器接收到数据分析模块发送的该道路的拥堵情况为拥堵时，控制本方向上绿灯的时间延长10s；
控制器将对交通指示灯的控制时间信息反馈至数据分析模块。
数据分析模块基于交通指示灯的时间信息对当前路口车辆通行效率的分析步骤如下：
S1：获取交通检测模块接收的车辆位置信息和数据采集模块接收的车辆数量信息，根据车辆数量以及标准车长计算当前道路的车辆排队长度，车辆排队长度标记为Zci，车辆数量
Figure 610628DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 734442DEST_PATH_IMAGE006
为大型车数量，
Figure 566263DEST_PATH_IMAGE007
为中型车数量，
Figure 775527DEST_PATH_IMAGE012
为小型车数量；
其中，
Figure 112181DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 90501DEST_PATH_IMAGE014
为修正系数，N为当前路口车辆排队数量，Ni为当前路口排队的第i（i取1、2、3、....，i）辆车，Zs为不同类型车辆的车长，D为相邻车辆在当前路口的排队间距，取D为1.5m；
S2：根据车辆的车速和车辆排队长度计算每个方向及车道上车辆通行所需的通行时间；
S3：根据公式
Figure 76912DEST_PATH_IMAGE015
计算得到第i辆车在当前路口的预通行时间Ti，
Figure 524205DEST_PATH_IMAGE016
为修正系数，
Figure 887053DEST_PATH_IMAGE017
为当前路口车辆通行的平均速度；
S4：将车辆在当前路口的预通行时间Ti与当前路口的交通指示灯通行时间Ty进行比对；
当该道路的拥堵情况为缓行时，将预通行时间Ti与Ty+5进行比较；
当Ti≥Ty+5时，则表示该车辆能通过当前路口；
当Ti<Ty+5时，则表示该车辆不能通过当前路口；
当该道路的拥堵情况为拥堵时，将预通行时间Ti与Ty+10进行比较；
当Ti≥Ty+10时，则表示该车辆能通过当前路口；
当Ti<Ty+10时，则表示该车辆不能通过当前路口；
S5：数据分析模块将车辆在当前路口的预通行情况发送至控制器。
控制器与语音播报模块连接，控制器将接收数据分析模块发送的车辆在当前路口的预通行情况发送至语音播报模块，语音播报模块将当前道路预通行情况发送通过车载终端进行播报。
S1中，大型车的车长Zs取13.5m，中型车的车长Zs取6.5m、小型车的车长Zs取4.5m。
其中，数据采集模块对驶入当前道路的车辆数量记录是根据车流量仪测定，将车流量仪预设设置在当前路段的驶入口处，确定驶入当前路段车辆的检测位置和检测时间，并实时对同一检测时间内通过检测位置的车辆数量进行记录，得到当前路段的车辆数量。
车辆标识信息通过当前路口的监控设备获取，车辆标识信息包括车辆的车牌号信息、车主信息和车辆年审信息和违法信息。
本发明的核心点之一：基于对车辆的类型和不同类型车辆的数量进行处理，得到当前路口的道路通行指数，并将道路通行指数与预设的道路指数阈值进行比较，从而对道路的拥堵情况进行播报，使车辆在进入该路口前能够获得当前路段的通行情况；
本发明的核心点之二：基于道路的通行情况，通过控制器对交通指示灯的控制时间进行调整，即通过合理的延长交通指示灯时间，达到缓解道路通行压力的目的，提高道路的通行效率；
本发明的核心点之三：基于道路的拥堵情况和交通指示灯延长情况，根据当前车辆排队长度和通行效率计算得出排队车辆通过当前路口的时间，并将通过时间对车主预先播报，能够有效缓解车主在当前路口因排队不知何时通过该路口的焦急情绪，同时能够提醒车主按照时间有序通行，有效减低了路口因等红绿灯或冲红绿灯而引起的事故。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (7)

1.一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法，其特征在于，包括以下步骤:
步骤一：交通检测模块接收车辆位置信息和车辆标识信息，车辆位置信息通过定位系统得到；
步骤二：数据采集模块对驶入当前道路的车辆数量进行记录；
步骤三：控制器根据车辆数量控制交通指示灯并产生与交通管制命令对应的管制信号，管制信号对被控制的交通指示灯进行控制；
步骤四：语音播报模块发送控制交通指示灯信号时间信息及路口通行时间信息给车辆，实现路口车辆有序通行；
数据分析模块用于接收控制器发送的车辆位置、车辆标识和车辆数量信息，并根据接收到的信息对当前道路通行状况进行判断；
数据分析模块对当前道路通行状况的分析包括如下步骤：
V1：通过车辆位置信息获取车辆在当前路口同一行进方向上的位置，通过车辆标识信息获取当前路口同一行进方向上的车辆类型，并将车辆类型划分为大型车、中型车和小型车；
V2：根据获取到的当前路口的车辆数量，将所有车辆数量按照车辆类型进行分类：
将所有大型车数量标记为Sd;
将所有中型车数量标记为Sz;
将所有小型车数量标记为Sx;
V3：通过公式
Figure 888080DEST_PATH_IMAGE001
计算得到道路通行指数Rc,其中，d1、d2和d3为预设比例系数；
V4：预设当前路口的通行指数阈值的极限值为Rc1和Rc2，其中Rc1<Rc2：
当Rc<Rc1时，该道路的拥堵情况为畅通；
当Rc1<Rc<Rc2时，则该道路的拥堵情况为缓行；
当Rc>Rc2时，则该道路的拥堵情况为拥堵；
控制器对交通指示灯的处理包括如下步骤：
W1：当控制器接收到数据分析模块发送的该道路的拥堵情况为畅通时，不改变当前路口红绿灯的保持时间与切换状态；
W2：当控制器接收到数据分析模块发送的该道路的拥堵情况为缓行时，控制缓行方向上绿灯的时间延长5s；
W3：当控制器接收到数据分析模块发送的该道路的拥堵情况为拥堵时，控制拥堵方向上绿灯的时间延长10s；
控制器将对交通指示灯的控制时间信息反馈至数据分析模块；
数据分析模块基于交通指示灯的时间信息对当前路口车辆通行效率的分析步骤如下：
S1：获取交通检测模块接收的车辆位置信息和数据采集模块接收的车辆数量信息，根据车辆数量以及标准车长计算当前道路的车辆排队长度，车辆排队长度标记为Zci；
S2：根据车辆的车速和车辆排队长度计算每个方向及车道上车辆通行所需的通行时间；
S3：根据公式
Figure 421830DEST_PATH_IMAGE002
计算得到第i辆车在当前路口的预通行时间Ti，
Figure 725641DEST_PATH_IMAGE003
为修正系数，
Figure 952223DEST_PATH_IMAGE004
为当前路口车辆通行的平均速度；
S4：将车辆在当前路口的预通行时间Ti与当前路口的交通指示灯通行时间Ty进行比对；
当该道路的拥堵情况为缓行时，将预通行时间Ti与Ty+5进行比较；
当Ti≥Ty+5时，则表示该车辆能通过当前路口；
当Ti<Ty+5时，则表示该车辆不能通过当前路口；
当该道路的拥堵情况为拥堵时，将预通行时间Ti与Ty+10进行比较；
当Ti≥Ty+10时，则表示该车辆能通过当前路口；
当Ti<Ty+10时，则表示该车辆不能通过当前路口；
S5：数据分析模块将车辆在当前路口的预通行情况发送至控制器。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法,其特征在于，控制器与交通检测模块和数据采集模块连接，用于接收交通检测模块发送的车辆位置信息和车辆标识信息，接收数据采集模块采集当前道路的车辆数量，并将接收的车辆位置信息、车辆标识信息和当前道路的车辆数量信息发送至数据分析模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法,其特征在于，控制器与语音播报模块连接，控制器将接收数据分析模块发送的道路的拥堵情况发送至语音播报模块，语音播报模块将当前道路的拥堵情况通过车载终端进行播报。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法,其特征在于，数据分析模块将当前道路的拥堵情况发送至控制器，控制器对当前路口的交通指示灯控制时间进行处理。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法,其特征在于，车辆排队长度
Figure 990586DEST_PATH_IMAGE005
计算得到，其中，
Figure 547601DEST_PATH_IMAGE006
为大型车数量，
Figure 987809DEST_PATH_IMAGE007
为中型车数量，
Figure 854134DEST_PATH_IMAGE008
为小型车数量；
Figure 891711DEST_PATH_IMAGE009
为修正系数，N为当前路口车辆排队数量，
Figure 501683DEST_PATH_IMAGE010
，Ni为当前路口排队的第i（i取1、2、3、....、i）辆车，Zs为不同类型车辆的车长，D为相邻车辆在当前路口的排队间距，取D为1.5m。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法,其特征在于，大型车的车长Zs取13.5m，中型车的车长Zs取6.5m、小型车的车长Zs取4.5m。
7.根据权利要求1所述的一种基于智能多目标优化算法的交通控制方法,其特征在于，控制器与语音播报模块连接，控制器将接收数据分析模块发送的车辆在当前路口的预通行情况发送至语音播报模块，语音播报模块将当前道路预通行情况发送通过车载终端进行播报。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116740840A (zh) * 2023-04-03 2023-09-12 深圳益国电子科技有限公司 一种行车记录仪用视频预警系统
CN117334042A (zh) * 2023-09-28 2024-01-02 东莞市东莞通股份有限公司 一种基于人工智能的智慧交通管理系统及方法

Citations (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130335238A1 (en) * 2011-03-03 2013-12-19 Parallels IP Holdings GmbH Method and device for traffic control
US20140219478A1 (en) * 2011-08-31 2014-08-07 The University Of Electro-Communications Mixing device, mixing signal processing device, mixing program and mixing method
CN105608911A (zh) * 2016-01-19 2016-05-25 邹晓虎 城市干道道路交通信号灯的智能控制方法
CN105957367A (zh) * 2016-06-02 2016-09-21 西安费斯达自动化工程有限公司 基于图像检测与多车间距约束模型的交通信号控制方法
CN107945538A (zh) * 2017-04-06 2018-04-20 青岛翰兴知识产权运营管理有限公司 一种智能交通信号控制方法
CN108510762A (zh) * 2018-05-24 2018-09-07 金陵科技学院 一种快速路多线交汇区智能信号灯优化控制方法
CN108806283A (zh) * 2017-05-02 2018-11-13 中移物联网有限公司 一种交通信号灯的控制方法及车联网平台
CN109615889A (zh) * 2018-12-29 2019-04-12 南京奥杰智能科技有限公司 用于交通信号智能控制的路口交通路况检测系统
US20200043330A1 (en) * 2017-04-07 2020-02-06 Weiping Meng Traffic Signal Pan-Greenwave Control Method
CN111341095A (zh) * 2018-12-19 2020-06-26 中国航天系统工程有限公司 一种基于边缘侧在线计算的交通信号控制系统及方法
CN111341107A (zh) * 2020-05-18 2020-06-26 成都信息工程大学 一种基于云平台数据的共享式交通控制方法
CN111540207A (zh) * 2020-05-12 2020-08-14 安徽皖通科技股份有限公司 一种道路信息采集系统
CN111583672A (zh) * 2020-04-09 2020-08-25 江苏中科院智能科学技术应用研究院 一种智慧交通灯控制方法、系统及装置
CN112185119A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 重庆广播电视大学重庆工商职业学院 基于大数据的智能城市交通引导系统及方法
CN112885119A (zh) * 2021-01-05 2021-06-01 上海图丽信息技术有限公司 一种交通路口无人化信号控制实时优化的方法
CN113053140A (zh) * 2021-03-10 2021-06-29 联陆智能交通科技(上海)有限公司 车路云潮汐车道的动态自动控制方法、系统及介质
CN113178068A (zh) * 2021-04-01 2021-07-27 重庆市市政设计研究院有限公司 一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及系统
CN113470387A (zh) * 2021-07-17 2021-10-01 广东汇通信息科技股份有限公司 一种智能交通控制方法及装置
CN113936469A (zh) * 2021-12-09 2022-01-14 安徽交控信息产业有限公司 基于高速公路车道感知设备的交通信息交互系统及方法
US11270581B1 (en) * 2021-08-24 2022-03-08 Iteris, Inc. Vehicle queue length and traffic delay measurement using sensor data for traffic management in a transportation network
CN114299720A (zh) * 2021-12-30 2022-04-08 王子祥 一种基于物联网的公共服务交通管理方法及系统
CN114299733A (zh) * 2021-09-14 2022-04-08 逸兴泰辰技术有限公司 路口红绿灯通行时间调整系统
CN114299729A (zh) * 2021-12-06 2022-04-08 江苏航天大为科技股份有限公司 基于智能交通的信号控制方法、系统和计算机存储介质
CN114386848A (zh) * 2022-01-13 2022-04-22 重庆市盈科物联网信息技术有限公司 一种用于交叉路口的通行控制方法及系统
CN114973697A (zh) * 2021-02-26 2022-08-30 长沙智能驾驶研究院有限公司 车辆优先通行控制方法及相关设备

Patent Citations (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130335238A1 (en) * 2011-03-03 2013-12-19 Parallels IP Holdings GmbH Method and device for traffic control
US20140219478A1 (en) * 2011-08-31 2014-08-07 The University Of Electro-Communications Mixing device, mixing signal processing device, mixing program and mixing method
CN105608911A (zh) * 2016-01-19 2016-05-25 邹晓虎 城市干道道路交通信号灯的智能控制方法
CN105957367A (zh) * 2016-06-02 2016-09-21 西安费斯达自动化工程有限公司 基于图像检测与多车间距约束模型的交通信号控制方法
CN107945538A (zh) * 2017-04-06 2018-04-20 青岛翰兴知识产权运营管理有限公司 一种智能交通信号控制方法
US20200043330A1 (en) * 2017-04-07 2020-02-06 Weiping Meng Traffic Signal Pan-Greenwave Control Method
CN108806283A (zh) * 2017-05-02 2018-11-13 中移物联网有限公司 一种交通信号灯的控制方法及车联网平台
CN108510762A (zh) * 2018-05-24 2018-09-07 金陵科技学院 一种快速路多线交汇区智能信号灯优化控制方法
CN111341095A (zh) * 2018-12-19 2020-06-26 中国航天系统工程有限公司 一种基于边缘侧在线计算的交通信号控制系统及方法
CN109615889A (zh) * 2018-12-29 2019-04-12 南京奥杰智能科技有限公司 用于交通信号智能控制的路口交通路况检测系统
CN111583672A (zh) * 2020-04-09 2020-08-25 江苏中科院智能科学技术应用研究院 一种智慧交通灯控制方法、系统及装置
CN111540207A (zh) * 2020-05-12 2020-08-14 安徽皖通科技股份有限公司 一种道路信息采集系统
CN111341107A (zh) * 2020-05-18 2020-06-26 成都信息工程大学 一种基于云平台数据的共享式交通控制方法
CN112185119A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 重庆广播电视大学重庆工商职业学院 基于大数据的智能城市交通引导系统及方法
CN112885119A (zh) * 2021-01-05 2021-06-01 上海图丽信息技术有限公司 一种交通路口无人化信号控制实时优化的方法
CN114973697A (zh) * 2021-02-26 2022-08-30 长沙智能驾驶研究院有限公司 车辆优先通行控制方法及相关设备
CN113053140A (zh) * 2021-03-10 2021-06-29 联陆智能交通科技(上海)有限公司 车路云潮汐车道的动态自动控制方法、系统及介质
CN113178068A (zh) * 2021-04-01 2021-07-27 重庆市市政设计研究院有限公司 一种基于浮动车的道路拥堵指数计算方法及系统
CN113470387A (zh) * 2021-07-17 2021-10-01 广东汇通信息科技股份有限公司 一种智能交通控制方法及装置
US11270581B1 (en) * 2021-08-24 2022-03-08 Iteris, Inc. Vehicle queue length and traffic delay measurement using sensor data for traffic management in a transportation network
CN114299733A (zh) * 2021-09-14 2022-04-08 逸兴泰辰技术有限公司 路口红绿灯通行时间调整系统
CN114299729A (zh) * 2021-12-06 2022-04-08 江苏航天大为科技股份有限公司 基于智能交通的信号控制方法、系统和计算机存储介质
CN113936469A (zh) * 2021-12-09 2022-01-14 安徽交控信息产业有限公司 基于高速公路车道感知设备的交通信息交互系统及方法
CN114299720A (zh) * 2021-12-30 2022-04-08 王子祥 一种基于物联网的公共服务交通管理方法及系统
CN114386848A (zh) * 2022-01-13 2022-04-22 重庆市盈科物联网信息技术有限公司 一种用于交叉路口的通行控制方法及系统

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YAN ZHAO: "Maximum Likelihood Estimation of Probe Vehicle Penetration Rates and Queue Length Distributions From Probe Vehicle Data" *
宋楠: "基于排队长度的信号交叉口自适应控制方法研究" *
徐建闽: "基于PSO-X算法的交通信号区域协调控制模型" *
王路桥: "基于排队论的交通信号灯调度方法研究" *
郭志强: "城市交通灯智能配时优化及仿真研究" *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116740840A (zh) * 2023-04-03 2023-09-12 深圳益国电子科技有限公司 一种行车记录仪用视频预警系统
CN117334042A (zh) * 2023-09-28 2024-01-02 东莞市东莞通股份有限公司 一种基于人工智能的智慧交通管理系统及方法

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