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龙图腾网获悉罗普特科技集团股份有限公司申请的专利地面交通信号的优化方法、装置、系统及程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120853406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511340634.6，技术领域涉及：G08G1/082；该发明授权地面交通信号的优化方法、装置、系统及程序产品是由刘艺坚;廖维翰;程蕾;徐冉;李仁杰设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本地面交通信号的优化方法、装置、系统及程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供了一种地面交通信号的优化方法、装置、系统及程序产品，该优化方法包括：获得低空无人机所采集的车流图像；使用AI图像识别模块识别车流图像中车辆的数量与位置，并将识别结果叠加在道路分段结构上，生成车流时空热力图；基于车流时空热力图，预测路段xi在预测时刻t未来Δt秒后的车流密度，并当车流密度大于预定拥堵临界密度阈值的概率大于预定的概率阈值时，启动绿波优化，包括：确定最优绿波通行速度及相邻信号间的相位差；将所确定的最优绿波通行速度及相位差发送至相应路口的信号控制单元，并执行相应调控。利用上述技术方案，通过交通流的动态建模、趋势预测且形成了多路口联动优化与绿波控制闭环，实现了交通信号控制的优化。

本发明授权地面交通信号的优化方法、装置、系统及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种地面交通信号的优化方法，其特征在于，包括： 获得预先部署在目标路段的低空无人机所采集的车流图像； 使用预先经过训练的AI图像识别模块识别所述车流图像中车辆的数量与位置，并将识别结果叠加在对应的道路分段结构上，生成车流时空热力图；所述车流时空热力图为随时间滚动更新的二维图像，横轴为道路分段的编号，纵轴为时间采样点，所述二维图像中的每个元素ρxi,t表示时刻t在路段xi上的车流密度；所述车流密度为单位长度上的车辆数量； 基于生成的所述车流时空热力图，使用预先经过训练的图神经网络与时序模型融合的GCN-LSTM模型预测路段xi在预测时刻t未来Δt秒后的车流密度ρxi,t+Δt，并当所预测的车流密度大于预定拥堵临界密度阈值的概率大于预定的概率阈值时，启动绿波优化； 其中，所述绿波优化包括： 确定最优绿波通行速度及相邻信号间的相位差； 其中，为用于标识路段xi在预测时刻t对交通影响大小的密度权重函数，为根据道路情况、交通流量特征预先设定的可调参数；为路段xi在预测时刻t未来Δt秒后的车流密度相对于时刻t的车流密度增长率；Vopt为最优绿波通行速度；di为预定的起点至第i个交叉口的距离；v为作为自变量的候选通行速度；argminv表示使得函数的值最小的v值；n为道路分段的路段总数；为第i个交叉口的信号灯周期时长；为第i+1个交叉口的信号灯周期时长；为第i个交叉口的当前绿灯起始相位；为第i个交叉口与第i+1个交叉口信号间的相位差；为第i个交叉口与i+1个交叉口之间的距离； 将所确定的最优绿波通行速度及相邻信号间的相位差发送至相应路口的信号控制单元，并执行如下调控中的一种或多种：修改绿灯起止时刻、动态调整信号灯的周期时长、调整相邻交叉口信号间的相位差和启动预设模式；其中，所述预设模式包括：绿波优先或主干道通行优先。

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