智能交通車流量管理方法

一、成果基本信息

二、成果簡介

    為解決車流量高峰時傳統(tǒng)的紅綠燈不能進行靈活調節(jié)交通信號燈的等候時間，以緩解交通擁堵的技術問題，被成果設計一種智能交通車流量管理方法，主要分為幾個步驟：S1，設計基礎神經網絡用于檢測車輛等信息；S2，采集圖片樣本，將圖片樣本分為訓練集和測試集，對訓練集的圖片樣本進行初始化；S3，在初始網絡下，對訓練集進行神經網絡訓練，然后使用測試集對訓練得到的神經網絡進行評估，得到車流量分類檢測模型；S4，通過布設在檢測路段的攝像頭，采集車流狀況圖像；S5，將采集到的車流狀況圖像通過車流量分類檢測模型進行車流量分類分析，得到車流量分類檢測信息。S6，根據車流量分類檢測信息按照時間進行分析得到檢測路段的車流量高峰時間和最大車流量的車類別；S7，根據交通信號燈調節(jié)規(guī)則，在檢測路段的車流量高峰時間時，調節(jié)檢測路段的路口信號燈的切換和倒計時顯示，并根據最大車流量的車類別調節(jié)交通信號燈顯示車通行的時長。本成果結合計算機技術和深度學習理論，可以對車流量分類檢測模型進行訓練，從而對于通過檢測路段的車輛進行不同車輛類型進行區(qū)分，以及根據不同類型車輛分別進行車流量統(tǒng)計。

三、成果轉化預期：基于本成果設計的檢測系統(tǒng)可以根據車流量分類檢測信息對檢測路段內和相鄰路口的交通信號燈進行切換和倒計時顯示，實現(xiàn)能夠實時觀察交通現(xiàn)場的狀況，從而實時控制交通信號燈的切換，緩解交通擁堵的情況，同時也極大的減少了交警的負擔。   

四、前期已轉化取得的社會經濟效益:無

特別聲明

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項目聯(lián)系人 ：趙經理  

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