本發(fā)明涉及交通信號管理領(lǐng)域，具體涉及一種智慧交通信號控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進(jìn)程的加速，交通擁堵問題日益嚴(yán)重，給城市交通管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的交通信號控制系統(tǒng)通?；诠潭ǖ男盘栔芷?，無法動態(tài)響應(yīng)實(shí)時交通流量變化，這導(dǎo)致了交通流的低效利用、長時間的車輛等待以及環(huán)境污染的增加，因此，開發(fā)一種基于實(shí)時數(shù)據(jù)和智能算法的智慧交通信號控制系統(tǒng)顯得尤為重要。

2、現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)通過集成傳感器、云計(jì)算和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠?qū)崟r獲取交通狀況、分析交通流量，并自動優(yōu)化信號切換策略，這樣不僅提升了交通通行效率，也有效改善了行車安全和行人過街體驗(yàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，提供。

2、本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：一種智慧交通信號控制系統(tǒng)，包括：

3、交通數(shù)據(jù)獲取模塊：所述交通數(shù)據(jù)獲取模塊用于實(shí)時獲取交通傳感器的數(shù)據(jù)，監(jiān)測交通流量、車輛速度和行人狀態(tài)；

4、數(shù)據(jù)處理模塊：數(shù)據(jù)處理模塊與交通數(shù)據(jù)獲取模塊電性連接，所述數(shù)據(jù)處理模塊用于分析傳感器收集的數(shù)據(jù)，并生成優(yōu)化的信號切換策略；

5、信號控制模塊：信號控制模塊與數(shù)據(jù)處理模塊電性連接，所述信號控制模塊用于根據(jù)數(shù)據(jù)處理模塊的指令，控制交通信號燈的狀態(tài)，根據(jù)交通流量的變化自動調(diào)整信號時間；

6、云計(jì)算平臺模塊：云計(jì)算平臺模塊與信號控制模塊電性連接，所述云計(jì)算平臺模塊用于遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理多個信號控制單元，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域的交通協(xié)調(diào)，生成交通流量趨勢報(bào)告；

7、故障診斷與維護(hù)模塊：故障診斷與維護(hù)模塊與云計(jì)算平臺模塊電性連接，所述故障診斷與維護(hù)模塊用于自動監(jiān)測系統(tǒng)各組件的運(yùn)行狀態(tài)。

8、優(yōu)選地，所述交通數(shù)據(jù)獲取模塊具體包括：

9、數(shù)據(jù)采集單元：傳感器實(shí)時捕捉交通流量、車輛速度與行人狀態(tài)的信息，并將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)采集單元；

10、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元：對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，包括去噪、數(shù)據(jù)清洗和格式轉(zhuǎn)換；

11、數(shù)據(jù)存儲單元：將處理后的數(shù)據(jù)存儲到云端數(shù)據(jù)庫；

12、數(shù)據(jù)傳輸單元：將采集的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊。

13、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)處理模塊具體包括：

14、流量分析單元：基于時間序列分析方法，識別交通流量的高峰時段和低谷時段；

15、行為模式識別單元：基于聚類分析算法，識別車輛和行人的行為模式，預(yù)測交通狀況；

16、異常檢測單元：基于異常檢測算法識別交通流中的異常情況，及時調(diào)整信號策略；

17、信號策略生成單元：基于粒子群優(yōu)化算法，生成最優(yōu)的信號切換方案。

18、優(yōu)選地，所述流量分析單元具體包括：

19、以時間戳為單位從交通數(shù)據(jù)獲取模塊內(nèi)獲取交通流量數(shù)據(jù)；

20、平滑數(shù)據(jù)，消除短期波動，基于季節(jié)性分解方法將時間序列分解為趨勢、季節(jié)性和殘差三個部分；

21、計(jì)算流量數(shù)據(jù)的移動平均，確定整體趨勢，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)設(shè)定流量的閾值，識別高峰和低谷，其中流量數(shù)據(jù)的移動平均計(jì)算公式為：

22、

23、式中，為在時間的移動平均值，為計(jì)算移動平均時考慮的時間段的長度，為在時間的觀測值，為從到的索引；

24、當(dāng)流量值超過高峰閾值時，標(biāo)記為高峰時段，當(dāng)流量值低于低谷閾值時，標(biāo)記為低谷時段，將流量數(shù)據(jù)及其高峰和低谷時段可視化，生成包含高峰和低谷時段的報(bào)告。

25、優(yōu)選地，所述行為模式識別單元具體包括：

26、收集車輛和行人的運(yùn)動數(shù)據(jù)，包括位置、速度、加速度以及時間戳，選擇關(guān)鍵特征，對特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

27、基于k-means聚類算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，選擇聚類數(shù)k，隨機(jī)初始化k個質(zhì)心，分配每個數(shù)據(jù)點(diǎn)到最近的質(zhì)心，更新質(zhì)心位置，其中，k-means聚類算法公式為：

28、

29、式中，為所有數(shù)據(jù)點(diǎn)與其所屬聚類中心的總距離的平方和，為聚類的數(shù)量，為在每個聚類中數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量，為第個數(shù)據(jù)點(diǎn)，為第個聚類的質(zhì)心，為第個數(shù)據(jù)點(diǎn)與第個聚類中心之間的歐幾里得距離的平方；

30、根據(jù)聚類結(jié)果識別不同的行為模式，為每個聚類分配標(biāo)簽，基于識別的行為模式；

31、結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，基于時間序列預(yù)測模型，預(yù)測未來的交通狀況。

32、優(yōu)選地，所述結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，基于時間序列預(yù)測模型，預(yù)測未來的交通狀況具體包括：

33、可視化數(shù)據(jù)，識別趨勢和季節(jié)性，使用單位根檢驗(yàn)來檢查時間序列的平穩(wěn)性，如果數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，通過差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列；

34、選擇自回歸模型建立交通狀況預(yù)測模型，其中，交通狀況預(yù)測模型表達(dá)式為：

35、

36、式中，為在時間的觀察值，為常數(shù)項(xiàng)，表示過去個時間點(diǎn)的值對當(dāng)前值的影響程度，為自回歸系數(shù)，為在時間的觀察值，為在時間的隨機(jī)擾動；

37、使用歷史數(shù)據(jù)擬合自回歸模型，用已訓(xùn)練好的模型對未來的交通狀況進(jìn)行預(yù)測，輸入之前的時間點(diǎn)數(shù)據(jù)，繪制預(yù)測結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)的對比圖，分析未來交通狀況的趨勢。

38、優(yōu)選地，所述異常檢測單元具體包括：

39、從交通數(shù)據(jù)中提取重要特征，包括平均流量、速度波動與車流密度，基于z-score算法，建立異常數(shù)據(jù)識別模型，檢測數(shù)據(jù)是否產(chǎn)生異常，其中，異常數(shù)據(jù)識別模型表達(dá)式為：

40、

41、式中，表示數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的標(biāo)準(zhǔn)差距離，為當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，為數(shù)據(jù)集的均值，為數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差；

42、使用正常流量數(shù)據(jù)訓(xùn)練異常數(shù)據(jù)識別模型，以識別正常模式，將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)時數(shù)據(jù)，識別異常情況；

43、根據(jù)算法輸出設(shè)置異常的閾值，當(dāng)數(shù)據(jù)超出閾值時標(biāo)記為異常，持續(xù)監(jiān)測交通流數(shù)據(jù)，識別并記錄異常情況，當(dāng)檢測到異常時，觸發(fā)報(bào)警以通知交通管理人員。

44、優(yōu)選地，所述信號策略生成單元具體包括：

45、定義需要優(yōu)化的目標(biāo)，包括交通流量最大化、延誤最小化與排隊(duì)長度最短；

46、設(shè)計(jì)粒子表示，每個粒子代表一個信號切換方案，包括信號周期與綠燈時間，選擇幾十到幾百的粒子數(shù)量，在定義的搜索空間內(nèi)隨機(jī)初始化粒子的速度和位置；

47、使用目標(biāo)函數(shù)評估每個粒子的適應(yīng)度，如果當(dāng)前粒子的適應(yīng)度比之前的最好適應(yīng)度更優(yōu)，則更新其個體最優(yōu)位置，在所有粒子中找到適應(yīng)度最優(yōu)的粒子，更新全局最優(yōu)位置；

48、在達(dá)到停止條件后，從全局最優(yōu)粒子中提取最優(yōu)信號切換方案，包括信號周期和各方向的綠燈時間。

49、優(yōu)選地，所述信號控制模塊具體包括：

50、數(shù)據(jù)接口單元：與數(shù)據(jù)處理模塊建立通信，接收控制指令，解析接收到的指令，確定信號燈的狀態(tài)變化；

51、優(yōu)先級判斷單元：基于實(shí)時數(shù)據(jù)和交通流量趨勢，進(jìn)行優(yōu)先級的判斷，基于優(yōu)先級的判斷確定哪些方向需要優(yōu)先通行；

52、信號時間計(jì)算單元：基于固定周期控制，根據(jù)流量分析結(jié)果自動調(diào)整信號時間，計(jì)算各個方向的綠燈、黃燈和紅燈時間；

53、控制信號燈單元：根據(jù)計(jì)算結(jié)果，通過控制器發(fā)出指令改變信號燈的狀態(tài)。

54、優(yōu)選地，所述優(yōu)先級判斷單元具體包括：

55、設(shè)定評分標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)流量、服務(wù)水平與緊急情況的因素，為每個方向設(shè)定優(yōu)先級評分，對不同的優(yōu)先級指標(biāo)分配權(quán)重；

56、將各個方向的評分進(jìn)行綜合，得出每個方向的總優(yōu)先級分?jǐn)?shù)，根據(jù)優(yōu)先級分?jǐn)?shù)對各個方向進(jìn)行排序，確定需要優(yōu)先通行的方向；

57、基于計(jì)算結(jié)果，輸出需要優(yōu)先通行的方向和建議的信號時間，將優(yōu)先通行的決策結(jié)果傳遞給信號控制系統(tǒng)，調(diào)整信號燈狀態(tài)。

58、本發(fā)明的有益效果是：通過實(shí)時獲取交通流量和行人狀態(tài)，系統(tǒng)能夠智能分析并優(yōu)化信號切換策略，減少車輛等待時間，提高交叉口的通行能力，系統(tǒng)根據(jù)流量分析和行為模式識別，能夠及時調(diào)整信號燈狀態(tài)，有效緩解高峰時段的交通擁堵，通過監(jiān)測行人狀態(tài)，系統(tǒng)能夠在行人過街時優(yōu)先調(diào)整信號燈，確保行人安全，提高城市交通的整體安全性。