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申请/专利权人：四川华体照明科技股份有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种基于车路云协同的道路交通信号灯控制方法及系统，属于智慧交通技术领域。本发明实施例通过深入挖掘历史交通数据中的时空动态信息，构建了一种能够准确感知和预测交通流变化的时空信号灯控制算法。如此设计，不仅提高了交通管理的精准度和智能化水平，还为缓解城市交通拥堵问题提供了新的解决方案。同时，本发明实施例还实现了交通信号灯控制的自动化和智能化，降低了人工干预的成本和难度，为城市交通的顺畅运行提供了有力保障。

主权项：1.一种基于车路云协同的道路交通信号灯控制方法，其特征在于，应用于车路云协同控制系统，所述方法包括：获取历史车路云交通时空数据集，所述历史车路云交通时空数据集中包括多个历史交通参与单位和多个历史路网传递特征，任意一个历史交通参与单位表征一个历史路网流量状态数据，任意一个历史路网传递特征表征对应的两个历史交通参与单位的路网关联性；依据所述历史车路云交通时空数据集确定多个历史交通流量监测数据子集，任意一个历史交通流量监测数据子集包括关键交通参与单位和牵涉交通参与单位，所述牵涉交通参与单位通过历史路网传递特征与所述关键交通参与单位建立关联；对于任意一个历史交通流量监测数据子集，通过长短期记忆算法依据所述任意一个历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位和牵涉交通参与单位，确定所述任意一个历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位的时空动态量化向量，所述任意一个历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位的时空动态量化向量包括所述任意一个历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位表征的历史路网流量状态数据的时空动态信息和所述任意一个历史交通流量监测数据子集包括的牵涉交通参与单位表征的历史路网流量状态数据的时空动态信息；依据各个历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位的时空动态量化向量，对所述长短期记忆算法进行调试，得到时空信号灯控制算法，所述时空信号灯控制算法用于确定目标交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位的时空动态量化向量；且所述关键交通参与单位的时空动态量化向量用于进行道路交通信号灯关系网的控制决策；所述依据各个历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位的时空动态量化向量，对长短期记忆算法进行调试，得到时空信号灯控制算法，包括：对于任一对历史交通流量监测数据子集，依据所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位的时空动态量化向量，确定所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间的交通调度训练评分，所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间的交通调度训练评分是通过识别得到的所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位表征的历史路网流量状态数据之间的交通调度评分；获取所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间的先验交通调度评分，所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间的先验交通调度评分是通过注释得到的所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位表征的历史路网流量状态数据之间的交通调度评分；基于至少一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间的交通调度训练评分和先验交通调度评分，对所述长短期记忆算法进行调试，得到时空信号灯控制算法；所述获取所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间的先验交通调度评分，包括：依据在所述历史车路云交通时空数据集中所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间存在历史路网传递特征，则确定所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间的先验交通调度评分为第一预设评分；依据在所述历史车路云交通时空数据集中所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间不存在历史路网传递特征，则确定所述任一对历史交通流量监测数据子集包括的关键交通参与单位之间的先验交通调度评分为第二预设评分。

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