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龙图腾网获悉北京中交紫光科技有限公司申请的专利一种基于深度Q网络的阶梯式隧道照明控制方法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：CN117939754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410106419.9，技术领域涉及：H05B47/105；该发明授权一种基于深度Q网络的阶梯式隧道照明控制方法是由程万里;刘亮;符合鹏;杨代彦;郭义;靳立开设计研发完成，并于2024-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度Q网络的阶梯式隧道照明控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度Q网络的阶梯式隧道照明控制方法，该方法利用智能感应与控制技术实现对隧道照明环境的实时响应和优化，旨在提高驾驶安全和舒适度，同时实现节能效果。该方法通过智能感应技术实时收集隧道内外的色温、亮度、天气状况以及过车数据，形成隧道通车环境的高维状态空间。通过定义清晰的奖励机制，系统能够自动学习并求出最优的阶梯式照明调整决策，以实现对隧道内光环境的动态调整。本发明通过智能化和自适应控制技术，为隧道照明系统带来革新，提供了一种既节能又能提升驾驶体验的照明解决方案。通过实施本发明，可以有效提升隧道照明的智能化水平，为道路交通安全和舒适性提供坚实保障。

本发明授权一种基于深度Q网络的阶梯式隧道照明控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度Q网络的阶梯式隧道照明控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集高清卡口及地磁传感器的车流量数据、隧道的洞外亮度数据，并加入隧道的经纬度及设计最高限速值，并对以上数据进行准确性分析和预处理；S2：把高阶的参数转换为可照度和车流状态两个指标；S3：分别定义包含可照度、交流量向量的状态，调整补充光源的动作，以及设计奖励函数来反应调光结果的质量，构建DQN模型；S4：把得到的数据，代入到DQN模型中进行训练，输出动作并对策略进行改进；S5：监测实际调光效果，并结合照明效能、能效比、节能率、安全改善指数指标进行性能评估；步骤S1具体包括：S11:分别对高清卡口及地磁传感器的数据进行收集，记录并积累数据构成数据集M；M＝{Lt,Tt,Ct,Gt},其中，Lt为洞外亮度，Tt是当前时间，Ct是来车流量状态，Gt是天气状态；亮度L:收集不同时间、天气和道路条件下的光照强度数据；时间T:记录数据收集的确切时间，包括时间和日期；流量状态C:记录道路的车流情况，包括大流量、中流量、低流量、无流量、有行人；天气状态G:收集关于天气的数据，包括晴朗、多云、雨天、积雪；S12:对数据集M中的数据进行数据清洗，处理缺失值、异常值和错误数据，以确保数据的质量和一致性，形成标准化数据以适应模型的输入；缺失值处理：使用均值来填充失值；当数据xi缺失，则xi＝A，A为所有非缺失值的均值；异常值处理：利用四分位数来定义异常值，低于Q1-1.5IQR或高于Q3+1.5IQR的值是异常值；xiQ1-1.5·IQR或者xiQ3+1.5·IQR，则xi为异常值，Q1和Q3分别是第25和第75百分位数；步骤S3具体包括：S31:定义网络结构：输入层：接受当前状态S；隐藏层：多个全连接层，使用非线性激活函数；通过多个全连接层捕捉状态与动作值之间的复杂关系；输出层：为每个可能的动作提供一个预测的Q值；在离散化动作空间的情况下，输出层的每个节点对应一个动作的Q值；S32:定义目标和损失函数：目标Q值：使用贝尔曼方程来计算目标Q值Yt，这是即时奖励加上对下一状态的最佳动作的预测未来回报的折现值；Yt＝rt+γMaxα‘Qs’,a‘；θ～；其中，rt是在时间步t采取动作a后从环境中获得的即时奖励；γ是折扣因子，它的值在0和1之间；这个因子决定了未来回报的当前价值，值越接近1表示未来的回报对当前越重要；Qs’,a‘；θ～是在下一个状态s’对所有可能动作a‘的Q值，这里使用的是目标网络的参数θ～；Maxα‘Qs’,a‘；θ～表示在下一个状态选择使Q值最大的动作的Q值，即“最佳”动作的预测Q值；目标Q值Yt反映了在状态st采取动作at并遵循最优策略之后的预期回报；损失函数：损失函数是预测Q值和目标Q值之间差异的均方误差；Lθ＝E[Yt-Qs，a；θ2"；其中，Lθ是损失函数的值，对网络参数θ的依赖表明损失会随网络参数的变化而变化；E是批量中的样本数量的和；Yt是目标Q值；Qs，a；θ是模型对当前状态-动作对预测的Q值，使用主网络的参数θ。

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