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申请/专利权人：重庆设计集团有限公司

摘要：本发明属于智慧城市领域，具体公开了一种智慧城市路灯控制系统，属于智慧城市领域，所述系统包括：网络重构器件，将多次学习后的卷积神经网络作为AI分析模型输出；智能分析器件，采用AI分析模型基于目标LED路灯所在路段在当前时间分段之前各个过往时间分段的交通数据以及目标LED路灯的各项配置信息智能分析目标LED路灯所在路段在当前时间分段内的交通数据以及噪声幅值。通过本发明，针对现有技术中LED路灯所在路段在未来时间区间内的交通数据以及噪声幅值难以提前获知的技术问题，能够采用AI智能模型对目标LED路灯所在路段在未来时间区间内的交通流量以及噪声幅值进行有效预测，并采用对应的照明模式以及消声去噪模式。

主权项：1.一种智慧城市路灯控制系统，其特征在于，所述系统包括：LED路灯阵列，包括设置在道路两侧并均匀设置的多个LED路灯，每一个LED路灯包括消音处理器、微处理器、无线网络连接器、LED驱动电路和LED照明单元，在每一个LED路灯中，所述无线网络连接器与设置在远端的交通流量监控中心处的模式调节设备连接，用于无线接收所述模式调节设备发送的第一模式调节指令或者第二模式调节指令并转发给所述微处理器；模式调节设备，包括数据采集器件、配置捕获器件、网络重构器件、智能分析器件以及指令触发器件，所述智能分析器件分别与所述数据采集器件、所述配置捕获器件、所述网络重构器件以及所述指令触发器件连接；所述数据采集器件用于采集目标LED路灯所在路段在当前时间分段之前各个过往时间分段分别对应的各份交通数据，每一个过往时间分段对应的单份交通数据包括目标LED路灯所在路段在所述过往时间分段内通过车辆数量、通行人员数量以及平均噪声幅值，所述目标LED路灯为所述多个LED路灯中的任一LED路灯且每一时间分段的持续时长相等；所述配置捕获器件用于获取目标LED路灯的各项配置信息，所述目标LED路灯的各项配置信息包括所述目标LED路灯的所在路段的道路长度、道路宽度、布置车道数量以及交接其他路段的数量；所述网络重构器件用于对卷积神经网络执行设定总数的多次学习以获得完成设定总数的多次学习的卷积神经网络，并作为AI分析模型输出,所述设定总数的取值与所述目标LED路灯的交接其他路段的数量正向关联；所述智能分析器件用于采用所述AI分析模型基于目标LED路灯所在路段在当前时间分段之前各个过往时间分段分别对应的各份交通数据以及目标LED路灯的各项配置信息智能分析目标LED路灯所在路段在当前时间分段内通过车辆数量、通行人员数量以及平均噪声幅值，并分别作为预测车辆数量、预测人员数量以及预测噪声幅值输出；所述指令触发器件用于在接收到的预测车辆数量大于等于设定车辆数量阈值或者接收到的预测人员数量大于等于设定人员数量阈值时，发送第一模式调节指令，还用于在接收到的预测车辆数量小于所述设定车辆数量阈值且接收到的预测人员数量小于所述设定人员数量阈值时，发送第二模式调节指令；所述目标LED路灯的微处理器与所述LED驱动电路连接，用于在接收到所述第一模式调节指令时，控制所述LED驱动电路在当前时间分段内驱动所述LED照明单元进入恒照度自适应调光模式，还用于在接收到所述第二模式调节指令时，控制所述LED驱动电路在当前时间分段内驱动所述LED照明单元进入微弱照明模式；其中，所述目标LED路灯的所在路段的交接其他路段的数量为位于所述目标LED路灯的所在路段附近且与所述目标LED路灯的所在路段存在交汇路口的路段的数量；其中，所述网络重构器件用于对卷积神经网络执行设定总数的多次学习以获得完成设定总数的多次学习的卷积神经网络，并作为AI分析模型输出,所述设定总数的取值与所述目标LED路灯的交接其他路段的数量正向关联包括：在对卷积神经网络执行的每一次学习中，将某一LED路灯在某一过往时间分段内已知的通过车辆数量、通行人员数量以及平均噪声幅值作为卷积神经网络的输出内容，将所述某一LED路灯所在路段在所述某一过往时间分段之前各个过往时间分段分别对应的各份交通数据以及所述某一LED路灯的各项配置信息作为卷积神经网络的输入内容，完成本次学习。

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