JP7416746B2 - 交通を制御する方法、装置、路側機器、クラウド制御プラットフォーム、記憶媒体及びコンピュータプログラム製品 - Google Patents

交通を制御する方法、装置、路側機器、クラウド制御プラットフォーム、記憶媒体及びコンピュータプログラム製品 Download PDF

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Description

本開示は、データ処理分野に関し、特にインテリジェント交通分野に関し、更具体的に、交通を制御する方法及び装置、電子機器、路側機器、クラウド制御プラットフォーム、記憶媒体及びコンピュータプログラム製品に関する。
道路交通において、交差点の交通信号は、周期的に赤、青、黄色の３つの色を点灯し、且つ各色が点灯される時間長さが一定である。関連技術において、消防車、救急車、バスなどの特殊車両がタイムリーに任務を完了させるために、交通信号を制御する形で特殊車両を順調に通行させる。しかしながら関連技術では特殊車両を順調に通行させる条件のみを考慮しており、交差点における交通状況を考慮しておらず、交差点における交通に大きな影響を与える。
本開示は、交通を制御する方法及び装置、電子機器、路側機器、クラウド制御プラットフォーム、記憶媒体及びコンピュータプログラム製品を提供した。
本開示の一方面によれば、目標車両が現在位置から交差点の停止線に到達する推定走行時間長さを取得することと、前記推定走行時間長さに基づいて、前記交差点に設けられた交通信号に対する第１の変更情報を特定することと、前記目標車両が所在する車道と交差する交差車道の交通状況情報を取得することと、前記交通状況情報が所定状況条件を満たす場合、少なくとも前記交差車道の交通状況情報に基づいて、前記第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることで、前記第２の変更情報に基づいて、前記交通信号を制御することと、を含む、交通を制御する方法を提供した。
本開示の別の方面によれば、目標車両が現在位置から交差点の停止線に到達する推定走行時間長さを取得するための時間長さ取得モジュールと、前記推定走行時間長さに基づいて、前記交差点に設けられた交通信号に対する第１の変更情報を特定するための変更特定モジュールと、前記目標車両が所在する車道と交差する交差車道の交通状況情報を取得するための状況取得モジュールと、前記交通状況情報が所定状況条件を満たす場合、少なくとも前記交差車道の交通状況情報に基づいて、前記第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることで、前記第２の変更情報に基づいて前記交通信号を制御するための変更調整モジュールと、を含む交通を制御する装置を提供した。
本開示の別の方面によれば、少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続するメモリとを含む電子機器であって、前記メモリに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され得るコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサが上述したような方法を実行することができる、電子機器を提供した。
本開示の別の方面によれば、コンピュータに上述した方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶している非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供した。
本開示の別の方面によれば、上述したような電子機器を含む路側機器を提供した。
本開示の別の方面によれば、上述したような電子機器を含むクラウド制御プラットフォームを提供した。
本開示の別の方面によれば、プロセッサによって実行される時に上述したような方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を提供した。
この部分で説明した内容は、本開示の実施例の肝心な又は重要な特徴を表記するためのものでもなく、本開示の範囲を限定するためのものでもないと理解すべきである。本開示の他の特徴は、以下の明細書によって理解し易くなるであろう。
図面は、本案がよりよく理解されるためのものであり、本願に対する限定を構成しない。
図１は本開示の実施例による交通を制御する方法の適用シーンを模式的に示している。 図２は、本開示の実施例による交通を制御する方法のフローチャートを模式的に示している。 図３は、本開示の実施例による複数フレームの道路監視画像の模式図を模式的に示している。 図４Ａは、本開示の実施例による現在フレームの画像の模式図を模式的に示している。 図４Ｂは、本開示の実施例による目標車両の３Ｄ囲み枠の模式図を模式的に示している。 図５は、本開示の実施例による交差点及び車道の平面視模式図を模式的に示している。 図６は、本開示の実施例による交通を制御する装置のブロック図を模式的に示している。 図７は、本開示の実施例の交通を制御する方法の電子機器を実現するためのブロック図である。
以下、図面に合わせて本開示の例示的な実施例について説明する。その中、理解に役立つように本開示の実施例の各詳細を含み、これらはあくまで例示的なものであると理解すべきである。そのため、当業者は、本開示の範囲及び趣旨から逸脱せずに、ここで説明した実施例に対して、様々な変更や、修正をなし得ることに認識すべきである。同様に、明確及び簡明のために、以下の説明において公知の機能及び構成に対する説明を省略している。
ここで使用した術語は、単に具体的な実施例を説明するためのものであって、本開示を限定することを意図しない。ここで使用した術語「含む」などは、前記特徴、ステップ、操作及び／又は部品の存在を表すが、１つ又は複数の他の特徴、ステップ、操作又は部品の存在や、追加を除外しない。
ここで使用したすべての術語（技術及び科学術語を含む）は、別途定義しない限り、当業者が通常に理解した意味を持つ。注意すべきことは、ここで使用した術語は、本明細書のコンテキストと一致する意味を持つと解釈すべき、理想的又は硬すぎる方式で解釈すべきではない。
「Ａと、Ｂと、Ｃなどの少なくとも１つ」と類似するような表現を使用する場合、一般的に当業者が通常に理解したこの表現の意味で解釈すべきである（例えば、「Ａと、Ｂと、Ｃとの少なくとも１つを有するシステム」は、単にＡを有する、単にＢを有する、単にＣを有する、ＡとＢとを有する、ＡとＣとを有する、ＢとＣとを有する、及び／又はＡと、Ｂと、Ｃとを有するシステムなどを含むが、これらに限られない）。
本開示の実施例は、交通を制御する方法を提供しており、この方法は、目標車両の現在位置から交差点の停止線に到達する推定走行時間長さを取得することを含む。推定走行時間長さに基づいて、交差点に設けられている交通信号に対する第１の変更情報を特定する。目標車両が所在する車道と交差する交差車道の交通状況情報を取得する。交通状況情報が所定状況条件を満たす場合、少なくとも交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることで、第２の変更情報に基づいて交通信号を制御する。
図１は、本開示の実施例による交通を制御する方法の適用シーンを模式的に示している。
図１に示すように、本開示の実施例の交通を制御する方法は、例えば交差点の交通信号１１１～１１４を制御するために用いられる。具体的に、この交差点の周辺の所定範囲内に消防車、救急車などの目標車両１２０がこの交差点へ走行しているか否かを監視し、目標車両１２０がこの交差点へ走行している場合、この目標車両１２０がその所在する車道１３０の停止線１４０に到達する時間に応じて交通信号の初期調整案を特定する。その後、この目標車両１２０が所在する車道１３０とこの交差点で交差する交差車道１５０のトラフィック量などの交通状況に応じて、この初期調整案を微調整して、この微調整後の案は交通信号の調整案とすることができる。以上の形態に基づいて、目標車両に対して交通信号を制御する時に少なくとも交差車道の交通状況を考慮して、特殊車両が交差点で待つ必要がなく、又は待つ時間長さができるだけ短いことを保証した場合も、交通信号の変更が交差点における交通に与える影響を低減することができる。
図２は、本開示の実施例による交通を制御する方法のフローチャートを模式的に示している。
図２に示すように、本開示の実施例の交通を制御する方法２００は、例えば操作Ｓ２１０～操作Ｓ２４０を含むことができる。
操作Ｓ２１０において、目標車両が現在位置から交差点の停止線に到達する推定走行時間長さを取得する。
操作Ｓ２２０において、推定走行時間長さに基づいて、交差点に設けられた交通信号に対する第１の変更情報を特定する。
操作Ｓ２３０において、目標車両が所在する車道と交差する交差車道の交通状況情報を取得する。
操作Ｓ２４０において、交通状況情報が所定状況条件を満たす場合、少なくとも交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることで、第２の変更情報に基づいて交通信号を制御する。
本開示の実施例によれば、目標車両とは、消防車、救急車、バス、パトロール・カーなどの特殊車両を指すことができ、図１及び図２に示すように、交差点の周辺の所定範囲（例えば交差点から１５０メートルの範囲）内に目標車両がこの交差点へ走行しているか否かを監視して、目標車両１２０が監視されると、この目標車両１２０の走行速度及びそれが所在車道の停止線１４０に到達する距離によってこの目標車両１２０が停止線１４０に到達する推定走行時間長さを計算することができる。
本開示の実施例によれば、目標車両１２０が停止線１４０に到達する推定走行時間長さを取得した後に、推定走行時間長さに応じてこの交差点における交通信号の第１の変更情報を特定することができ、例えば、まず推定走行時間長さに応じて目標車両１２０が所在する車道上の交通信号１１１と１１２の変更情報を特定し、その後、交通信号１１１と１１２の変更情報に応じて対応的に交差方向における交通信号１１３と１１４の変更情報を取得することができる。ここで、第１の変更情報とは、周期性的に変化する交通信号を変更する情報を指すことができ、例えば交通信号の点灯色を変更したり、又は交通信号の点灯時間長さを長く／短くしたりすることで、目標車両１２０が停止線１４０まで走行した時に、この交差点を通過するための十分な時間がある。
本開示の別の実施例において、操作Ｓ２２０を実行する前に、まず目標車両１２０が停止線１４０まで走行した時に交通信号１１１と１１２が青信号を点灯している状態にあるか否かを判定し、青信号を点灯していない場合、操作Ｓ２２０を実行して第１の変更情報を取得することができる。
本開示の実施例によれば、交差車道１５０上の交通状況情報を取得し、交差車道の交通状況情報は、それがビジー状態にあることを表す場合、少なくとも交差車道の交通状況情報に応じて第１の変更情報を微調整して、第２の変更情報を得ることで、交通信号制御機器が第２の変更情報を利用して交通信号を制御するようにすることができる。
本開示の別の実施例によれば、交通状況情報が所定状況条件を満たさない場合、例えば交差車道の交通状況情報が、それがアイドル状態にあると表す場合、第１の変更情報を微調整せずに、直接に第１の変更情報に応じて交通信号を制御することができる。
本開示の実施例によれば、交通を制御する方法が計算機器によって実行されることができ、計算機器は、例えば路側計算ユニット（Ｒｏａｄ Ｓｉｄｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｕｎｉｔ，ＲＳＣＵ）であってもよく、計算機器が変更情報を得られた後に、変更情報を交通信号制御機器に送信し、交通信号制御機器によって変更情報に応じて交通信号を制御することができる。又は、交通を制御する方法は、一部が計算機器によって実行され、例えば計算機器が操作Ｓ２１０とＳ２３０を実行し、推定走行時間長さと交通状況情報とを取得して交通信号制御機器を送信し、交通信号制御機器によって操作Ｓ２２０とＳ２４０を実行して、変更情報を取得することができる。
本開示の実施例によれば、目標車両に対して交通信号を制御する時に交差点における交通状況を考慮して、特殊車両が交差点で待つ必要がなく、又は待つ時間長さができるだけ短いことを保証した場合も、交通信号変更が全体的な交通に与える影響を低減することができる。
本開示の実施例によれば、目標車両が現在位置から停止線に到達する推定走行時間長さを取得することは、（１）所定時間長さごとに収集された１フレームの道路監視画像を取得することと、（２）各フレームの道路監視画像に対して、目標車両の３Ｄ空間における３Ｄ座標及び走行速度を特定することと、（３）現在の道路監視画像及び前に連続した複数フレームの道路監視画像に対して特定された目標車両の走行速度が均一速度条件を満たす場合、現在道路監視画像に対して特定された目標車両の現在３Ｄ座標及び現在走行速度に基づいて、推定走行時間長さを特定することとを含む。
例えば、交差点に複数の監視カメラを配置してもよく、複数の監視カメラが交差点の周辺の所定範囲内の各車道の道路監視画像を連続的に撮影することができ、例えば毎秒１５回撮影することができる。交差点の複数の監視カメラは、いずれも計算機器に接続されてもよく、監視カメラが１フレームの道路監視画像を収集するたびに、画像を計算機器に送信することができる。新たに受信した各フレームの道路監視画像について、計算機器が画像に対して画像識別を行うことで、画像における車、人などの障害物を識別することができ、且つ車両を分類して、車両を目標車両と普通車両とに分類することができ、より具体的に、目標車両に対して、例えば車両を具体的に消防車、救急車、バス、パトロール・カーなどのタイプに分類することもできる。且つ、検出された各車両に番号を付けて、各車両が１つのＩＤに対応してもよい。ここで、計算機器は、予めトレーニングした検出モデルを利用して画像識別を行うことができ、検出モデルは、例えばＹＯＬＯ（Ｙｏｕ Ｏｎｌｙ Ｌｏｏｋ Ｏｎｃｅ）ｖ３の二次検出モデルを利用することができる。
図３は、本開示の実施例による複数フレームの道路監視画像の模式図を模式的に示している。
図３に示すように、本開示の実施例によれば、ある監視カメラが撮影したあるフレームの画像Ｇ１に目標車両Ｃがあることを検出した後に、この監視カメラが後続に収集した各フレームの画像について、画像を収集した時に目標車両Ｃの３Ｄ空間における３Ｄ座標及び走行速度を計算することができる。目標車両Ｃの走行速度を監視し、現在フレームの画像Ｇｎを含む連続した複数フレーム（例えばｍフレーム、ｍは例えば４０～６０の数値である）画像に対応する走行速度が均一速度条件を満たすことを見出した場合、目標車両Ｃが安定走行状態に入ったと考えられ、ここで、連続した複数フレームの画像に対応する走行速度の間の差が所定閾値よりも小さい場合、均一速度条件を満たすと考えられる。その後、停止線の３Ｄ座標及び現在フレームの画像Ｇｎに対応する目標車両Ｃの３Ｄ座標に応じて目標車両Ｃと停止線との距離を計算し、この距離及び現在フレームの画像Ｇｎに対応する目標車両Ｃの走行速度に応じて目標車両Ｃが停止線に到達する時間長さを算出することができる。本開示の実施例において、３Ｄ空間とは、世界座標系で空間的位置を表記する３次元空間を指すことができ、３Ｄ座標とは、世界座標系での３次元座標を指すことができる。
本開示の実施例によれば、所定時間長さごとに１フレームの道路監視画像を収集し、各フレームの道路監視画像に応じて１つの車両の世界座標系での３Ｄ座標及び速度を算出して、連続した複数フレームの画像から得られた速度がほぼ変わらない場合、車両が均一速度の走行状態に入ったと考えられ、その後、現在の３Ｄ位置と速度とに応じて車両が停止線に到達する時間長さを算出する。この方法に基づいて、一方、目標車両が停止線に到達する前の一定の距離範囲内に安定運転状態に入り、ほぼ均一速度での運転を保つことを観測によって見出し、目標車両が安定運転状態に入ってから目標車両が停止線に到達する時間を算出することで、時間長さの推定が正確であることを保証できる。一方、画像に基づいて車両の３Ｄ空間における３Ｄ座標及び速度を算出することで、従来技術において車両側に付加の通信機器を実装し、車両によってその運転データを自発的に送信する必要があり、コストが高い及び実現が困難であることを招来する問題を解決し、さらに配置及び実現が簡単になる技術効果を実現する。
本開示の実施例によれば、各フレームの道路監視画像について、目標車両の３Ｄ空間における３Ｄ座標及び走行速度を特定することは、各フレームの道路監視画像に対して、（１）道路監視画像と道路監視画像とを収集するための監視カメラのカメラパラメータとに基づいて、目標車両の３Ｄ囲み枠の中心点の３Ｄ座標を目標車両の３Ｄ座標として特定する操作と、（２）目標車両の３Ｄ座標と前の道路監視画像に応じて特定された複数の履歴３Ｄ座標とに基づいて、目標車両の走行速度を特定する操作とを行うことを含む。
例えば、予めトレーニングしたＹＯＬＯモデルは、例えば検出された各車両の画像における２Ｄ囲み枠、及び車両の３Ｄ空間における長さ、幅、高さや、方位角などの情報を出力することもできる。
図４Ａは、本開示の実施例による現在フレームの画像の模式図を模式的に示している。
図４Ｂは、本開示の実施例による目標車両の３Ｄ囲み枠の模式図を模式的に示している。
図４Ａ及び図４Ｂに示すように、現在フレームの画像Ｇｎを例として説明すると、現在フレームの画像をＹＯＬＯモデルに入力して、現在フレームの画像中の目標車両Ｃの画像における２Ｄ囲み枠４０１、及び目標車両Ｃの３Ｄ空間における長さＬ、幅Ｗ、高さＨや、方位角などの情報を出力してもよく、これらの情報から目標車両Ｃの接地点の現在フレームの画像における投影点の位置を特定することができ、ここで、目標車両Ｃの接地点とは、その３Ｄ囲み枠の底面上のある特徴点、例えば底面頂点又は底面中心点を指すことができる。又は、予めトレーニングしたＹＯＬＯモデルが、目標車両Ｃの接地点の画像における投影点の位置を直接に予測できるようにしてもよい。接地点が地面上の点であるため、接地点が地面方程式
Figure 0007416746000001
 を満たし、ただし、ａと、ｂと、ｃと、ｄとは、地面の法線ベクトルであり、したがって、接地点の投影位置が特定された後に、地面方程式と監視カメラの内部パラメータ及び外部パラメータとに合わせて接地点の３Ｄ座標を算出することができる。
接地点の画像における投影点の座標は、例えばｉｍｐと表し、以下の式（１）及び（２）に基づいて、監視カメラに対する接地点の深さＤｅｐｔｈを算出することができる。
Figure 0007416746000002
Figure 0007416746000003
 ただし、Ｋは、カメラの内部パラメータアレーであり、ａと、ｂと、ｃと、ｄとは、地面の法線ベクトルであり、
Figure 0007416746000004
 は、中間変数である。
その後、以下の式（３）に基づいて、接地点のカメラ座標系での座標Ｐｃを算出する。
Figure 0007416746000005
 その後、カメラ外部パラメータ[Ｒ｜Ｔ]及び以下の式（４）に合わせて接地点の世界座標系での３Ｄ座標Ｐを算出する。
Figure 0007416746000006
 本開示の実施例によれば、目標車両Ｃの座標はその中心点の座標で表すことができ、接地点の３Ｄ座標Ｐ及び３Ｄ囲み枠の長さ、幅、高さに応じて３Ｄ囲み枠の中心点座標を特定することができ、３Ｄ囲み枠の中心点座標が目標車両Ｃの中心点座標とすることができる。
本開示の実施例によれば、各フレームの画像及びその前の若干フレームの画像に対応する目標車両の３Ｄ座標を得られた後に、さらに画像を収集する時間間隔に合わせて各フレームの画像に対応する走行速度を算出することができる。また現在フレームの画像Ｇｎを例として説明すると、現在フレームの画像Ｇｎから得られた３Ｄ座標は、例えばＰｎであり、直前フレームの画像Ｇｎ－１から得られた３Ｄ座標は、例えばＰｎ－１であり、一実施例において、例えば座標Ｐｎ及びＰｎ－１と、２フレームの画像の収集時間間隔とに応じて現在フレームの画像Ｇｎに対応する走行速度を算出することができる。別の実施例において、カルマンフィルタリングアルゴリズムを利用して速度予測を行うことができ、例えば、現在フレームの画像Ｇｎの３Ｄ座標Ｐｎ及び直前フレームの画像Ｇｎ－１の３Ｄ座標Ｐｎ－１と収集時間間隔とを利用して１つの現在速度を算出し、前の若干フレームの画像（例えばＧｎ－２とＧｎ－３）の３Ｄ座標を利用して１つの履歴速度を予測して、現在速度と履歴速度とを重み付けて加算して、現在フレームの画像Ｇｎに対応する走行速度を得る。
本開示の実施例によれば、交差点の交通信号に関する第１の変更情報を特定することは、交通信号の現在点灯信号と現在点灯信号の残り点灯時間長さとを取得することと、現在点灯信号、残り点灯時間長さ及び推定走行時間長さに基づいて、第１の変更情報を特定することとを含み、ここで、第１の変更情報は、残り点灯時間長さの延長又は短縮及び第１の変更量を含む。
例えば、目標車両が停止線に到達する推定走行時間長さｔ１を算出した後に、目標車両が所在する車道（以下、現在車道と称する）上の交通信号の現在点灯している色及び残り点灯時間長さを検出し、そして、推定走行時間長さｔ１及び残り点灯時間長さに応じて、交通信号を調整する必要があるか否か、どのように調整するか、及びどれぐらい調整するかを判定する。
本開示の実施例によれば、現在点灯信号、残り点灯時間長さ及び推定走行時間長さに基づいて、第１の変更情報を特定することは、（１）現在点灯信号が青信号である場合、残り点灯時間長さが推定走行時間長さよりも小さいであると、残り点灯時間長さを延長し、残り点灯時間長さと推定走行時間長さとに基づいて第１の延長量を特定する形態、及び（２）現在点灯信号が赤信号である場合、残り点灯時間長さが推定走行時間長さよりも大きいであると、残り点灯時間長さを短縮し、残り点灯時間長さと推定走行時間長さとに基づいて第１の短縮量を特定する形態の少なくとも一方を含む。
例えば、現在車道上の交通信号の現在点灯している色は赤信号であり、且つ赤信号の残り時間長さｔ２が推定走行時間長さｔ１以下であると、交通信号を調整しなくてもよく、赤信号の残り時間長さｔ２が推定走行時間長さｔ１よりも大きいであると、交通信号を調整して、赤信号の残り時間長さをｔ１に短縮する必要があり、赤信号の第１の短縮量はｓ１＝ｔ２－ｔ１である。
さらに例えば、現在車道上の交通信号の現在点灯している色は青であり、且つ青信号の残り時間長さｔ３が推定走行時間長さｔ１以上であると、交通信号を調整しなくてもよい。又は、目標車両が交差点を順調に通過できるようにするために、青信号の残り時間長さｔ３がｔ１＋ａ以上であるか否かを判断してもよく、ただし、ａは例えば２ｓと５ｓとの間にある時間長さであってもよく、青信号の残り時間長さがｔ１＋ａ以上であると、交通信号を調整しなくてもよく、青信号の残り時間長さがｔ１＋ａよりも小さいであると、交通信号を調整して、青信号の残り時間長さをｔ１＋ａに延長する必要があり、青信号の第１の延長量はｓ２＝（ｔ１＋ａ）－ｔ３である。
さらに例えば、現在車道上の交通信号の現在点灯している色が黄色信号であると、黄色信号を赤信号と見なして考慮してもよく、例えば、黄色信号の残り時間長さがｔ４であり、赤信号の総時間長さがｔ５であると、現在が赤信号であり、且つ赤信号の残り時間長さがｔ４＋ｔ５であると考えられる。
本開示の実施例によれば、異なる点灯色に応じて対応する調整案を設置して、目標車両が交差点を順調に通過できることを保証することができる。
本開示の実施例によれば、交通状況情報は、トラフィック量及び／又は車両整列長さを含み、所定状況条件は、（１）トラフィック量が所定トラフィック量閾値よりも大きいことと、（２）整列長さが所定長さ閾値よりも大きいことと、（３）トラフィック量と整列長さとの重み付け計算値が所定数値よりも大きいこととの少なくとも一方を含む。
例えば、トラフィック量と車両整列長さとは、目標車両Ｃが現れる時点の直前の周期のデータを採用することができる。目標車両が現れる前に、交通信号の３つの色が周期的に点灯され、目標車両が現れる時に交通信号が赤信号が点灯される状態にあると、直前の赤信号からこの赤信号までの間の時間を１つの周期とし、この周期内の対応する車道のトラフィック量及び整列長さを取得することができ、ここで、車道のトラフィック量とは、この周期内に車道の停止線を通過した車両の数を指すことができ、車道の整列長さとは、この周期内に車道上の交通信号の青信号が開始した時の車両が整列した物理的整列を指すことができる。
図５は、本開示の実施例による交差点及び車道の平面視模式図を模式的に示している。
図５に示すように、本開示の実施例で言う車道とは、通行方向が交差点を向く車道、例えば車道５０１と、５０２と、５０３と、５０４とを指す。各車道のトラフィック量及び整列情報をリアルタイムに監視することで、ある車道上に特殊車両が現れる時に、監視されたデータを取得することができる。目標車両が所在する車道（現在車道）が５０１であると、車道５０１の交差車道は、車道５０２と５０１とを含むことができ、交差車道のトラフィック量は、車道５０２と５０１とのトラフィック量の平均値を採用することができ、交差車道の整列長さは、車道５０２と５０１との整列長さの平均値を採用することができる。
本開示の実施例によれば、所定トラフィック量閾値は、例えば２０～３０台であってもよく、所定長さ閾値は、例えば７０～８０メートルであってもよい。交差車道上のトラフィック量及び整列長さがいずれも対応する閾値よりも大きい場合、交差車道がビジー状態にあると考えられる。又は、交差車道上のトラフィック量及び整列長さの一方が対応する閾値よりも大きい場合、交差車道がビジー状態にあると考えられる。又は、交差車道上のトラフィック量と整列長さとを重み付けて加算してもよく、両方の重み付け和が所定の数値よりも大きい場合、交差車道がビジー状態にあると考える。交差車道がビジー状態にある場合、第１の変更情報を調整する必要がある。
本開示の実施例によれば、少なくとも交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整することは、交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整すること、又は、交差車道の交通状況情報及び目標車両が所在する車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整することを含む。
例えば、一実施例において、交差車道の交通状況に基づいて、第１の変更案を調整してもよく、少なくとも交通信号の調整が交差車道上の交通に与える影響を低減することができる。別の実施例において、交差車道及び現在車道の交通状況に基づいて、第１の変更案を調整してもよく、交差点における２つの方向の全体的な交通に合わせて、交通調節方式をより合理にすることができる。
本開示の一実施例において、交差車道の交通状況情報に基づいて第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることは、交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の調整量を特定することと、第１の調整量を利用して第１の変更量を調整し、第２の変更量を得ることとを含む。
本開示の実施例によれば、第１の調整量に基づいて第１の変更量を調整して、第２の変更量を得ることは、現在点灯信号が青信号である場合、第１の延長量と第１の調整量とを減算して第２の延長量を得る形態と、現在点灯信号が赤信号である場合、第２の短縮量と第１の調整量とを減算して第２の短縮量を得る形態との少なくとも一方を含む。
例えば、現在車道上の交通信号の現在点灯している色が赤であり、且つ交差車道上のトラフィック量がｄ１、整列長さがｄ２であると、第１の調整量はｓ３＝（ｄ１＋ｄ２）／ｅ秒であってもよく、ただし、ｅは調整可能な閾値であり、例えば５～１０の数値を採用することができる。初期案において、赤信号の第１の短縮量がｓ１であり、第１の短縮量ｓ１を基に、この第１の調整量ｓ３を減算することで、赤信号の残り時間長さの第２の短縮量とすることができ、赤信号の最終残り点灯時間長さがｔ２’＝ｔ２－（ｓ１－ｓ３）であり、ここで、ｓ３を一定の数値範囲内に限定してその値が高くてもｓ１を超えないようにし、つまり、（ｓ１－ｓ３）が正数であることを保証し、さらにｔ２’がｔ２よりも大きいことを保証する。この形態によれば、赤信号の点灯時間長さがその原始残り点灯時間長さｔ２に対して短縮するようにすることができ、且つ短縮量が交差車道上の交通状況情報を考慮して、一定の範囲内にあり、交差車道上がビジーになるほど、現在車道上の赤信号の短縮量が小さくなるが、全体的に、赤信号の残り点灯時間長さが短縮されたので、目標車両が交差点に到達する時に短い時間を待ってから通行することができることを保証できる。
さらに例えば、現在車道上の交通信号の現在点灯している色が青であり、且つ交差車道上のトラフィック量がｄ１、整列長さがｄ２であると、第１の調整量はｓ３＝（ｄ１＋ｄ２）／ｅ秒であってもよく、ただし、ｅは調整可能な閾値であり、例えば５～１０の数値を採用することができる。初期案において、青信号の第１の延長量がｓ２であり、第１の延長量ｓ２を基に、この第１の調整量ｓ３を減算することで、青信号の残り時間長さの第２の延長量とすることができ、青信号の最終残り点灯時間長さがｔ３’＝ｔ３＋（ｓ２－ｓ３）＝ｔ１＋ａ－ｓ３である。目標車両が交差点に到達した時にちょうど黄色信号に変わった状況を避けるために、ｓ３を一定の数値範囲内に限定してその値が高くてもａを超えないようにする必要があり、つまり、ｔ３’が推定走行時間長さｔ１よりも大きいことを保証する。この形態によれば、目標車両が交差点に到達した時に交通信号が青信号が点灯している状態にあり、この交差点を直接に通過することができ、且つ交差車道上の交通状況情報を考慮して、一定の範囲内で、交差車道上がビジーになるほど、現在車道上の青信号の延長量が小さくなる。
本開示の実施例によれば、交差車道の交通状況に応じて調整量を算出することで、交差車道上の交通状況が交通信号に与える影響を定量化することができ、初期変更量を基に、調整量を減算して、一定の範囲内で、交差車道がビジーになるほど、現在車道上の青信号の延長量が小さくなり、又は赤信号の短縮量が小さくなる。しかし、同時に調整量の値を制限することで、目標車両が交差点に到達した時に待つ必要がなく、又は待つ時間が短いことを保証して、目標車両が早速通行することを保証する。
交差車道及び現在車道の交通状況の両方を考慮すると、調整形態が以下の通りであってもよい。
本開示の別の実施例によれば、交差車道の交通状況情報と目標車両が所在する車道の交通状況情報とに基づいて、第１の変更情報を調整することは、交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の調整量を特定することと、目標車両が所在する車道の交通状況情報に基づいて、第２の調整量を特定することと、第１の調整量と第２の調整量とを利用して、第１の変更量を調整し、第２の変更量を得ることとを含む。
例えば、交差車道上のトラフィック量がｄ１、整列長さがｄ２であると、第１の調整量はｓ３＝（ｄ１＋ｄ２）／ｅ秒であってもよい。現在車道上のトラフィック量がｄ３、整列長さがｄ４であると、第２の調整量はｓ４＝（ｄ３＋ｄ４）／ｅ秒であってもよい。
現在車道上の交通信号の現在点灯している色が赤であると、初期案で得られた第１の短縮量ｓ１を基に、この第１の調整量ｓ３を減算し、且つ第２の調整量ｓ４を加算することができ、赤信号の最終残り点灯時間長さはｔ２”＝ｔ２－（ｓ１－ｓ３＋ｓ４）である。ｔ２”がｔ２よりも大きいことを保証するように、ｓ３とｓ４との値を一定の数値範囲内に限定する必要があり、赤信号の残り点灯時間長さが原始点灯時間長さに対して短縮され、且つ一定の範囲内にあるようにし、交差車道上がビジーになるほど、現在車道上の赤信号の短縮量が小さくなり、現在車道上がビジーになるほど、現在車道上の赤信号の短縮量が大きくなるが、最終の制御結果は、交通がよりビジーである車道に有利である。
現在車道上の交通信号の現在点灯している色が青であると、初期案で得られた青信号の第１の延長量ｓ２を基に、この第１の調整量ｓ３を減算し、且つ第２の調整量ｓ４を加算し、青信号の最終残り点灯時間長さがｔ３”＝ｔ３＋（ｓ２－ｓ３＋ｓ４）＝ｔ１＋ａ－ｓ３＋ｓ４である。ｔ３”が推定走行時間長さｔ１よりも大きいことを保証するように、ｓ３とｓ４との値を一定の数値範囲に限定し、この形態によれば、目標車両が交差点に到達する時に交通信号が青信号が点灯している状態にあり、この交差点を直接に通過することができる。且つ、一定範囲内で、交差車道上がビジーになるほど、現在車道上の青信号延長量が小さくなり、現在車道上がビジーになるほど、現在車道上の青信号延長量が大きくなるが、最終の制御結果は、交通がよりビジーである車道に有利である。
本開示の実施例によれば、現在車道及び交差車道の交通状況の両方を考慮して、最終の制御結果は交通がよりビジーである車道に有利であるようにする。且つ、目標車両が交差点に到達する時に待つ必要がなく、又は待つ時間が短いことを保証して、目標車両が早速通行することを保証する。
本開示の実施例によれば、交通を制御する方法は、交差点の所定周辺範囲内に少なくとも２つの候補車両がある場合、少なくとも２つの候補車両の中の最初に停止線に到達する候補車両を特定し、最初に停止線に到達する候補車両を目標車両とすることを含んでもよい。
例えば、交差点の周辺に２台及びそれ以上の目標車両が現れた時に、最初に対応する車道停止線に到達する時間に従って最初に処理する目標車両を特定し、最初に到達した目標車両を考慮対象として、１台が通過した後に、次の最初に到達すると見込む目標車両を考慮対象として特定する。この形態によれば、各目標車両に対して精確的に制御し、いずれの目標車両も早速通行することができると保証できる。
本開示の実施例の別の方面は、交通を制御する装置を提供した。
図６は、本開示の実施例による交通を制御する装置のブロック図を模式的に示している。
図６に示すように、この装置６００は、時間長さ取得モジュール６１０と、変更特定モジュール６２０と、状況取得モジュール６３０と、変更調整モジュール６４０とを含む。
時間長さ取得モジュール６１０は、目標車両が現在位置から交差点の停止線に到達する推定走行時間長さを取得するために用いられる。
変更特定モジュール６２０は、推定走行時間長さに基づいて、交差点に設けられた交通信号に対する第１の変更情報を特定するために用いられる。
状況取得モジュール６３０は、目標車両が所在する車道と交差する交差車道の交通状況情報を取得するために用いられる。
変更調整モジュール６４０は、交通状況情報が所定状況条件を満たす場合、少なくとも交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることで、第２の変更情報に基づいて交通信号を制御するために用いられる。
本開示の実施例によれば、目標車両が現在位置から停止線に到達する推定走行時間長さを取得することは、所定時間長さごとに収集された１フレームの道路監視画像を取得することと、各フレームの道路監視画像に対して、目標車両の３Ｄ空間における３Ｄ座標及び走行速度を特定することと、現在道路監視画像及び前に連続した複数フレームの道路監視画像に対して特定された目標車両の走行速度が均一速度条件を満たす場合、現在道路監視画像に対して特定された目標車両の現在３Ｄ座標及び現在走行速度に基づいて、推定走行時間長さを特定することとを含む。
本開示の実施例によれば、各フレームの道路監視画像について、目標車両の３Ｄ空間における３Ｄ座標及び走行速度を特定することは、各フレームの道路監視画像に対して、道路監視画像と道路監視画像を収集するための監視カメラのカメラパラメータとに基づいて、目標車両の３Ｄ囲み枠の中心点の３Ｄ座標を目標車両の３Ｄ座標として特定することと、目標車両の３Ｄ座標と前の道路監視画像に応じて特定された複数の履歴３Ｄ座標とに基づいて、目標車両の走行速度を特定する操作とを行うことを含む。
本開示の実施例によれば、交通状況情報は、トラフィック量及び／又は車両整列長さを含み、所定状況条件は、トラフィック量が所定トラフィック量閾値よりも大きいことと、整列長さが所定長さ閾値よりも大きいことと、トラフィック量と整列長さとの重み付け計算値が所定数値よりも大きいこととの少なくとも一方を含む。
本開示の実施例によれば、交差点の交通信号に関する第１の変更情報を特定することは、交通信号の現在点灯信号と現在点灯信号の残り点灯時間長さとを取得することと、現在点灯信号と、残り点灯時間長さと、推定走行時間長さとに基づいて、第１の変更情報を特定することとを含み、ここで、第１の変更情報は、残り点灯時間長さの延長又は短縮及び第１の変更量を含む。
本開示の実施例によれば、現在点灯信号と、残り点灯時間長さと、推定走行時間長さとに基づいて、第１の変更情報を特定することは、現在点灯信号が青信号である場合、残り点灯時間長さが推定走行時間長さよりも小さいであると、残り点灯時間長さを延長し、残り点灯時間長さと推定走行時間長さとに基づいて第１の延長量を特定する形態、及び、現在点灯信号が赤信号である場合、残り点灯時間長さが推定走行時間長さよりも大きいであると、残り点灯時間長さを短縮し、残り点灯時間長さと推定走行時間長さとに基づいて第１の短縮量を特定する形態の少なくとも一方を含む。
本開示の実施例によれば、少なくとも交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整することは、交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整すること、又は、交差車道の交通状況情報及び目標車両が所在する車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整することを含む。
本開示の実施例によれば、交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることは、交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の調整量を特定することと、第１の調整量を利用して第１の変更量を調整して、第２の変更量を得ることとを含む。
本開示の実施例によれば、第１の調整量に基づいて、第１の変更量を調整して、第２の変更量を得ることは、現在点灯信号が青信号である場合、第１の延長量と第１の調整量とを減算して第２の延長量を得る形態と、現在点灯信号が赤信号である場合、第２の短縮量と第１の調整量とを減算して第２の短縮量を得る形態との少なくとも一方を含む。
本開示の実施例によれば、交差車道の交通状況情報と目標車両が所在する車道の交通状況情報とに基づいて、第１の変更情報を調整することは、交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の調整量を特定することと、目標車両が所在する車道の交通状況情報に基づいて、第２の調整量を特定することと、第１の調整量と第２の調整量とを利用して第１の変更量を調整し、第２の変更量を得ることとを含む。
本開示の実施例によれば、交通を制御する装置は、交差点の所定周辺範囲内に少なくとも２つの候補車両がある場合、少なくとも２つの候補車両の中、最初に停止線に到達する候補車両を特定し、最初に停止線に到達する候補車両を目標車両とするための目標選択モジュールをさらに含んでもよい。
本開示の実施例によれば、本開示は、電子機器、読取可能な記憶媒体及びコンピュータプログラム製品をさらに提供した。
図７は、本開示の実施例を実施するための例示電子機器７００の模式的ブロック図を示している。電子機器は、様々な形式のデジタルコンピュータ、例えば、ラップトップ型コンピュータと、デスクトップコンピュータと、ワークベンチと、パーソナル・デジタル・アシスタントと、サーバと、ブレードサーバと、大型コンピュータと、他の適宜なコンピュータとを表す旨である。電子機器は、様々な形式の移動装置、例えば、パーソナル・デジタル・アシスタントと、携帯電話と、スマートフォンと、ウェアラブル機器と、他の類似する計算装置とを表してもよい。本文に示す部品と、それらの接続及び関係と、それらの機能とは単に例示であり、本文で説明した及び／又は要求した本開示の実現を限定することを意図しない。
図７に示すように、機器７００は、計算手段７０１を含み、それがリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）７０２に記憶されたコンピュータプログラム又は記憶手段７０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）７０３にロードされたコンピュータプログラムに基づいて、各種の適宜な動作及び処理を実行することができる。ＲＡＭ７０３には、機器７００操作に必要な各種プログラム及びデータが記憶されてもよい。計算手段７０１と、ＲＯＭ７０２と、ＲＡＭ７０３とは、バス７０４を介して接続される。入力・出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース７０５もバス７０４に接続される。
機器７００における複数の部品は、Ｉ／Ｏインターフェース７０５に接続され、キーボード、マウスなどの入力手段７０６と、各種タイプのディスプレイ、スピーカなどの出力手段７０７と、磁気ディスク、光ディスクなどの記憶手段７０８と、ネットワークカード、モデム、無線通信送受信機などの通信手段７０９とを含む。通信手段７０９は、機器７００がインターネットといったコンピュータネットワーク及び／又は各種電気通信ネットワークを介して他の機器と情報・データをやりとりすることが可能にする。
計算手段７１０は、各種の処理及び計算能力を有する汎用及び／又は専用処理コンポーネントであってもよい。計算手段７１０の幾つかの例示は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）と、図形処理ユニット（ＧＰＵ）と、各種の専用の人工知能（ＡＩ）計算チップと、各種の機器学習モデルアルゴリズムを実行する計算ユニットと、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）と、任意の適宜なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどを含むが、これらに限られない。計算手段７０１は、前文で説明した各方法及び処理、例えば交通を制御する方法を実行する。例えば、幾つかの実施例において、交通を制御する方法は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現されてもよく、それが機器読取可能な媒体、例えば記憶手段７０８に有形的に含まれる。幾つかの実施例において、コンピュータプログラムの一部又は全部がＲＯＭ７０２及び／又は通信手段７０９を介して機器７００上にロード及び／又はインストールされ得る。コンピュータプログラムがＲＡＭ７０３にロードされ、計算手段７０１によって実行される時に、前文で説明した交通を制御する方法の１つ又は複数のステップを実行することができる。選択的に、他の実施例において、計算手段７０１が他の任意の適宜な方式を介して（例えば、ファームウェアを介して）交通を制御する方法を実行するように配置される。
本文で以上に説明したシステム及び技術の各種実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、専用標準製品（ＡＳＳＰ）、システム・オン・チップのシステム（ＳＯＣ）、負荷プログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組合せで実現され得る。これらの各種実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実行されることを含んでもよく、この１つ又は複数のコンピュータプログラムが、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上に実行及び／又は解釈されてもよく、このプログラマブルプロセッサは専用又は汎用プログラマブルプロセッサであり、記憶システムと、少なくとも１つの入力装置と、少なくとも１つの出力装置とから、データ及びコマンドを受信し、データ及びコマンドをこの記憶システムと、この少なくとも１つの入力装置と、この少なくとも１つの出力装置とに転送してもよい。
本開示の方法を実施するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組合せによって書かれてもよい。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供されて、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラによって実行される時にフローチャート及び／又はブロック図に規定された機能・操作が実施されるようにしてもよい。プログラムコードは、完全に機器上に実行されてもよいし、部分的に機器上に実行されてもよく、独立ソフトウェアパッケージとして部分的に機器上に実行され且つ部分的に遠隔機器上に実行され、或いは完全に遠隔機器又はサーバ上に実行される。
本開示のコンテキストにおいて、機器読取可能な媒体は、有形的な媒体であってもよく、それが、コマンド実行システム、装置又は機器に使用され、又はコマンド実行システム、装置又は機器と組合せて使用されるプログラムを含み、或いは記憶してもよい。機器読取可能な媒体は、機器読取可能な信号媒体や、機器読取可能な記憶媒体であってもよい。機器読取可能な媒体は、電子的なもの、磁性的なもの、光学的なもの、電磁的なもの、赤外のもの、又は半導体システム、装置又は機器、或いは上記内容の任意の適宜な組合せを含むが、これらに限られない。機器読取可能な記憶媒体のより具体的な例示は、１つ又は複数のラインによる電気接続、携帯コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、携帯コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光学的記憶デバイス、磁気的記憶デバイス、又は上記内容の任意の適宜な組合せを含む。
ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータでここで説明したシステム及び技術を実施してもよく、このコンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及び指向装置（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、このキーボード及びこの指向装置によって、入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置は、ユーザとのインタラクションを提供するためのものであってもよく、例えば、ユーザに提供するフィードバックは、任意の形式のセンサーフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形式（声入力、語音入力、又は触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信してもよい。
ここで説明したシステム及び技術は、バックグラウンド部品を含む計算システム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェア部品を含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンド部品を含む計算システム（例えば、グラフィカル・ユーザー・インターフェース又はネットワークブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザはこのグラフィカル・ユーザー・インターフェース又はこのネットワークブラウザを介してここで説明したシステム及び技術の実施形態とインタラクションすることができる）、又はこのようなバックグラウンド部品、ミドルウェア部品、或いはフロントエンド部品の任意の組合せを含む計算システムで実施されてもよい。任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）を介してシステムの部品を相互に接続してもよい。通信ネットワークの例示は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、広域ネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。
コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含んでもよい。クライアントとサーバとは、一般的に互いに離れて、且つ通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。相応するコンピュータで実行されるとともに、互いにクライアント－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバとの関係を形成する。
本開示の実施例によれば、本開示は、上述したような電子機器を含む路側機器をさらに提供した。
本開示の実施例において、路側機器は、電子機器以外に、通信部品などを含んでもよく、電子機器が通信部品と一体に集積されてもよく、別体に設置されてもよい。電子機器は、例えばピクチャーやビデオなどの感知機器（例えば、路側カメラ）のデータを取得して、ビデオ処理及びデータ計算を行ってもよい。
本開示の実施例によれば、本開示は、上述したような電子機器を含むクラウド制御プラットフォームをさらに提供した。
本開示の実施例において、クラウド制御プラットフォームがクラウド側で処理を実行し、クラウド制御プラットフォームが含む電子機器は、例えばピクチャーやビデオなどの感知機器（例えば、路側カメラ）のデータを取得して、ビデオしょり及びデータ計算を行うことができる。クラウド制御プラットフォームは、車両・道路協同管理プラットフォーム、エッジ計算プラットフォーム、クラウド計算プラットフォーム、中心システム、クラウド側サーバなどと称してもよい。
上記に示した様々な形式のフローを利用して、ステップを並び替え、追加又は削除することができると理解すべきである。例えば、本開示に記載された各ステップは、並行に実行されてもよいし、順に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよく、本開示が開示した技術案が所望する結果を実現できる限り、本文はここで限定しない。
上述した具体的な実施形態は、本開示の保護範囲に対する限定を構成しない。当業者は、設計要求や他の要因に応じて、さまざまな修正、組合、サブ組合及び置換を行うことができると理解すべきである。本開示の趣旨及び原則の範囲内になされた任意の修正、等価な置換、改進などは、いずれも本開示の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (15)

  1. 交差点の周辺の所定範囲内に目標車両がこの交差点へ走行しているか否かを監視することと、
    前記目標車両が現在位置からこの交差点の停止線に到達する推定走行時間長さを取得することと、
    前記推定走行時間長さに基づいて、前記交差点に設けられた交通信号に対する、周期性的に変化する交通信号を変更する情報である第１の変更情報を特定することと、
    前記目標車両が所在する車道と交差する交差車道の交通状況情報を取得することと、
    前記交通状況情報が所定状況条件を満たす場合、少なくとも前記交差車道の交通状況情報に基づいて、前記第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることで、前記第２の変更情報に基づいて、前記交通信号を制御することと、を含み、
    前記交通状況情報が前記所定状況条件を満たさない場合、前記第１の変更情報を微調整せずに、直接に前記第１の変更情報に応じて前記交通信号を制御し、
    前記目標車両は消防車、救急車、パトロール・カーであり、
    前記交差点の交通信号に関する第１の変更情報を特定することは、
    前記交通信号の現在点灯信号と前記現在点灯信号の残り点灯時間長さとを取得することと、
    前記現在点灯信号と、前記残り点灯時間長さと、前記推定走行時間長さとに基づいて、前記残り点灯時間長さの延長又は短縮及び第１の変更量を含む第１の変更情報を取得することと、を含み、
    前記現在点灯信号と、前記残り点灯時間長さと、前記推定走行時間長さとに基づいて、第１の変更情報を特定することは、
    前記現在点灯信号が青信号である場合、前記残り点灯時間長さが前記推定走行時間長さよりも小さいであると、前記残り点灯時間長さを延長し、前記残り点灯時間長さと前記推定走行時間長さとに基づいて第１の延長量を特定する形態と、
    前記現在点灯信号が赤信号である場合、前記残り点灯時間長さが前記推定走行時間長さよりも大きいであると、前記残り点灯時間長さを短縮し、前記残り点灯時間長さと前記推定走行時間長さとに基づいて第１の短縮量を特定する形態と、の少なくとも一方を含む
    交通を制御する方法。
  2. 前記目標車両が現在位置から停止線に到達する推定走行時間長さを取得することは、
    所定時間長さごとに収集された１フレームの道路監視画像を取得することと、
    各フレームの道路監視画像に対して、目標車両の３Ｄ空間における３Ｄ座標及び走行速度を特定することと、
    現在道路監視画像及び前に連続した複数フレームの道路監視画像に対して特定された目標車両の走行速度が均一速度条件を満たす場合、前記現在道路監視画像に対して特定された目標車両の現在３Ｄ座標及び現在走行速度に基づいて、前記推定走行時間長さを特定することと、を含む
    請求項１に記載の方法。
  3. 前記各フレームの道路監視画像に対して、目標車両の３Ｄ空間における３Ｄ座標及び走行速度を特定することは、各フレームの道路監視画像に対して、
    前記道路監視画像と道路監視画像を収集するための監視カメラのカメラパラメータとに基づいて、前記目標車両の３Ｄ囲み枠の中心点の３Ｄ座標を前記目標車両の３Ｄ座標として特定する操作と、
    前記目標車両の３Ｄ座標と前の道路監視画像に応じて特定された複数の履歴３Ｄ座標とに基づいて、前記目標車両の走行速度を特定する操作と、を実行することを含む
    請求項２に記載の方法。
  4. 前記交通状況情報は、トラフィック量及び／又は車両整列長さを含み、
    前記所定状況条件は、
    前記トラフィック量が所定トラフィック量閾値よりも大きいことと、
    前記整列長さが所定長さ閾値よりも大きいことと、
    前記トラフィック量と前記整列長さとの重み付け計算値が所定数値よりも大きいことと、の少なくとも１つを含む
    請求項１に記載の方法。
  5. 前記少なくとも前記交差車道の交通状況情報に基づいて、前記第１の変更情報を調整することは、
    前記交差車道の交通状況情報に基づいて、前記第１の変更情報を調整すること、又は
    前記交差車道の交通状況情報と前記目標車両が所在する車道の交通状況情報とに基づいて、前記第１の変更情報を調整すること、を含む
    請求項１に記載の方法。
  6. 前記交差車道の交通状況情報に基づいて前記第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることは、
    前記交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の調整量を特定することと、
    前記第１の調整量を利用して前記第１の変更量を調整して、第２の変更量を得ることと、を含む
    請求項５に記載の方法。
  7. 前記第１の調整量に基づいて前記第１の変更量を調整して、第２の変更量を得ることは、
    前記現在点灯信号が青信号である場合、前記第１の延長量と前記第１の調整量とを減算して第２の延長量を得る形態と、
    前記現在点灯信号が赤信号である場合、前記第１の短縮量と前記第１の調整量とを減算して第２の短縮量を得る形態と、の少なくとも一方を含む
    請求項６に記載の方法。
  8. 前記交差車道の交通状況情報と前記目標車両が所在する車道の交通状況情報とに基づいて、前記第１の変更情報を調整することは、
    前記交差車道の交通状況情報に基づいて、第１の調整量を特定することと、
    前記目標車両が所在する車道の交通状況情報に基づいて、第２の調整量を特定することと、
    前記第１の調整量と前記第２の調整量とを利用して前記第１の変更量を調整し、第２の変更量を得ることと、を含む
    請求項５に記載の方法。
  9. 前記交差点の所定周辺範囲内に少なくとも２つの候補車両がある場合、前記少なくとも２つの候補車両の中、最初に停止線に到達する候補車両を特定し、前記最初に停止線に到達する候補車両を前記目標車両とすることをさらに含む
    請求項１に記載の方法。
  10. 交差点の周辺の所定範囲内に目標車両がこの交差点へ走行しているか否かを監視し、前記目標車両が現在位置からこの交差点の停止線に到達する推定走行時間長さを取得するための時間長さ取得モジュールと、
    前記推定走行時間長さに基づいて、前記交差点に設けられた交通信号に対する、周期性的に変化する交通信号を変更する情報である第１の変更情報を特定するための変更特定モジュールと、
    前記目標車両が所在する車道と交差する交差車道の交通状況情報を取得するための状況取得モジュールと、
    前記交通状況情報が所定状況条件を満たす場合、少なくとも前記交差車道の交通状況情報に基づいて、前記第１の変更情報を調整して、第２の変更情報を得ることで、前記第２の変更情報に基づいて前記交通信号を制御するための変更調整モジュールと、を含み、
    前記変更調整モジュールは、前記交通状況情報が前記所定状況条件を満たさない場合、前記第１の変更情報を微調整せずに、直接に前記第１の変更情報に応じて前記交通信号を制御し、
    前記目標車両は消防車、救急車、パトロール・カーであり、
    前記変更特定モジュールは、
    前記交通信号の現在点灯信号と前記現在点灯信号の残り点灯時間長さとを取得し、
    前記現在点灯信号と、前記残り点灯時間長さと、前記推定走行時間長さとに基づいて、前記残り点灯時間長さの延長又は短縮及び第１の変更量を含む第１の変更情報を取得し、
    前記変更特定モジュールは、前記現在点灯信号と、前記残り点灯時間長さと、前記推定走行時間長さとに基づいて、第１の変更情報を特定する際には、
    前記現在点灯信号が青信号である場合、前記残り点灯時間長さが前記推定走行時間長さよりも小さいであると、前記残り点灯時間長さを延長し、前記残り点灯時間長さと前記推定走行時間長さとに基づいて第１の延長量を特定する形態と、
    前記現在点灯信号が赤信号である場合、前記残り点灯時間長さが前記推定走行時間長さよりも大きいであると、前記残り点灯時間長さを短縮し、前記残り点灯時間長さと前記推定走行時間長さとに基づいて第１の短縮量を特定する形態と、の少なくとも一方を含む
    交通を制御する装置。
  11. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続するメモリとを含む電子機器であって、
    前記メモリに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され得るコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１～９のいずれか一項に記載の方法を実行することができる
    電子機器。
  12. コンピュータに請求項１～９のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶している非一時的コンピュータ読取可能な記憶媒体。
  13. 請求項１１に記載の電子機器を含む路側機器。
  14. 請求項１１に記載の電子機器を含むクラウド制御プラットフォーム。
  15. プロセッサによって実行される時に請求項１～９のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品。
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Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112071093A (zh) * 2020-04-22 2020-12-11 义硕智能股份有限公司 交通号志灯的控制系统及方法
CN112929852B (zh) * 2021-04-07 2021-09-17 兆边(上海)科技有限公司 一种基于多接入边缘计算的车路联网协同系统
CN113643534B (zh) * 2021-07-29 2023-04-18 北京万集科技股份有限公司 交通管控的方法及设备
CN113706873B (zh) * 2021-09-28 2022-11-29 长沙智能驾驶研究院有限公司 车辆到达时间预测方法、装置、设备及计算机存储介质
CN114241795A (zh) * 2021-11-18 2022-03-25 浙江大华技术股份有限公司 信号灯调节方法、装置及计算机可读存储介质
CN114093179B (zh) * 2021-12-02 2022-10-28 智道网联科技(北京)有限公司 交叉十字路口的车辆调度方法、云服务器、设备及存储介质
CN114170816B (zh) * 2021-12-10 2023-01-24 上海万位科技有限公司 一种车辆驾驶提示方法及装置
CN114387799B (zh) * 2021-12-27 2022-12-23 山东浪潮工业互联网产业股份有限公司 一种路口红绿灯控制方法及设备
CN114212108A (zh) * 2021-12-29 2022-03-22 阿波罗智联(北京)科技有限公司 自动驾驶方法、装置、车辆、存储介质及产品
CN115050196A (zh) * 2022-03-04 2022-09-13 阿波罗智联(北京)科技有限公司 交通控制方法、装置、设备以及存储介质
CN114758495B (zh) * 2022-03-29 2024-02-06 北京百度网讯科技有限公司 交通信号灯调整方法、装置及电子设备
CN115206090A (zh) * 2022-06-07 2022-10-18 安徽超清科技股份有限公司 一种基于交通大数据的交通态势预估系统
CN115083175B (zh) * 2022-06-23 2023-11-03 北京百度网讯科技有限公司 基于车路协同的信号管控方法、相关装置及程序产品
CN115440049B (zh) * 2022-09-22 2023-05-23 中兴(温州)轨道通讯技术有限公司 一种tod综合区交通用智能化信号灯控制方法、系统及装置
CN115291130B (zh) * 2022-10-09 2023-01-20 江苏正力新能电池技术有限公司 一种电池包参数监测方法、装置、存储介质及电子设备
CN116777703B (zh) * 2023-04-24 2024-02-02 深圳市普拉图科技发展有限公司 一种基于大数据的智慧城市管理方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006331002A (ja) 2005-05-25 2006-12-07 Omron Corp 信号制御装置
JP2011141606A (ja) 2010-01-05 2011-07-21 Sumitomo Electric Ind Ltd 路上通信システム及び交通信号制御機
JP2016115123A (ja) 2014-12-15 2016-06-23 住友電気工業株式会社 交通信号制御装置、コンピュータプログラム、及び交通信号制御方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2294374T3 (es) * 2003-12-19 2008-04-01 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Reconocimiento de zonas de cruce durante el reconocimiento el estado del trafico rodado.
JP4980207B2 (ja) * 2007-12-13 2012-07-18 住友電気工業株式会社 緊急車両誘導装置、プログラム及び方法
CN101593435A (zh) * 2008-05-26 2009-12-02 奥城同立科技开发（北京）有限公司 根据拥堵情况实施交通路口优先放行的红绿灯控制系统
WO2014160027A1 (en) * 2013-03-13 2014-10-02 Image Sensing Systems, Inc. Roadway sensing systems
US9299253B2 (en) * 2014-06-19 2016-03-29 Global Traffic Technologies, Llc Adaptive traffic signal preemption
CN105761508A (zh) * 2014-12-18 2016-07-13 镇江高科科技信息咨询有限公司 信号灯控制系统
CN104464314B (zh) * 2014-12-19 2016-07-06 大连理工大学 一种公交车专用道交叉口的公交优先通行方法
CN104952263B (zh) * 2015-06-04 2017-02-01 长安大学 基于相位差渐进循环协调的应急车辆优先信号控制方法
CN108154692A (zh) * 2016-12-02 2018-06-12 防城港市港口区天平电子科技有限公司 特种车辆紧急任务优先控制交通信号灯方法
CN107393321B (zh) * 2017-07-17 2020-12-08 淮阴工学院 一种用于预防车辆排队溢出的现代有轨电车交叉口优先控制方法
US10872526B2 (en) * 2017-09-19 2020-12-22 Continental Automotive Systems, Inc. Adaptive traffic control system and method for operating same
CN113299096B (zh) * 2017-12-28 2023-06-13 北京百度网讯科技有限公司 合作式交叉路口通行控制方法、装置及设备
CN111788615B (zh) * 2018-02-23 2022-06-21 住友电气工业株式会社 交通信号控制装置、交通信号控制方法和计算机程序
CA3099840A1 (en) * 2018-05-16 2019-11-21 NoTraffic Ltd. System and method for using v2x and sensor data
CN108510762B (zh) * 2018-05-24 2020-07-31 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
CN110660220B (zh) * 2019-10-08 2022-01-28 五邑大学 一种城市轨道列车优先路权分配方法以及系统
KR102105162B1 (ko) * 2019-10-17 2020-04-28 주식회사 유니시큐 전자파 센서를 이용해 차량 속도, 차량 위치 및 차량 통행량을 파악하고 규칙을 위반하는 차량을 구분하여 이에 대한 정보는 동영상 또는 사진으로 저장하는 스마트 속도위반단속 장치, 스마트 신호위반단속 장치 및 스마트시티 솔루션 장치
CN111383455A (zh) * 2020-03-11 2020-07-07 上海眼控科技股份有限公司 交通路口对象流量统计方法、装置、计算机设备和介质
CN113591518B (zh) * 2020-04-30 2023-11-03 华为技术有限公司 一种图像的处理方法、网络的训练方法以及相关设备

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006331002A (ja) 2005-05-25 2006-12-07 Omron Corp 信号制御装置
JP2011141606A (ja) 2010-01-05 2011-07-21 Sumitomo Electric Ind Ltd 路上通信システム及び交通信号制御機
JP2016115123A (ja) 2014-12-15 2016-06-23 住友電気工業株式会社 交通信号制御装置、コンピュータプログラム、及び交通信号制御方法

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