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摘要：本发明公开了一种基于视频监控的智能交通信号灯控制方法，包括以下步骤：S1实时采集交通路口的视频数据，分辨率为720p，帧率为30fps；S2利用图像识别技术从视频数据中提取时间序列的交通参数，S3利用长短期记忆网络进行时间序列分析，S4将实时和预测的交通特征输入到孤立森林iForest算法中进行异常拥堵检测，S5设计一个强化学习环境，S6应用Q‑learning算法，算法输出的最优控制策略π实时调整信号灯的控制参数，调整频率为每5分钟一次，通过视频监控技术，实时采集交通路口的视频数据，为交通信号灯控制提供了准确的数据支持，通过LSTM模型预测未来时间段的交通流量和速度。通过iForest及时识别可能的交通拥堵情况，并触发相应的应对措施。
主权项：1.一种基于视频监控的智能交通信号灯控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1实时采集交通路口的视频数据，分辨率为720p，帧率为30fps；S2利用图像识别技术从视频数据中提取时间序列的交通参数，包括当前时间步t的车辆数量Nt，精确到每秒每车道；S3利用长短期记忆网络LSTM模型对提取的交通参数进行时间序列分析，预测未来时间段t+1至t+T内的交通流量hatNt+1:t+T，误差率不超过10％；S4将实时和预测的交通特征输入到孤立森林iForest算法中进行异常拥堵检测；S5设计一个Q-learning强化学习环境，其中状态空间S包含当前交通状态Nt,vt,拥堵等级，状态空间的大小为500个状态；S6应用Q-learning算法根据当前状态S选择最优动作a，以最大化累积奖励R，其中奖励函数Rs,a综合考虑交通流畅度、等待时间减少、事故率降低等因素，具体为:Rs,a＝0.7*流畅度+0.2*等待时间减少+0.1*事故率降低；S7根据Q-learning算法输出的最优控制策略π实时调整信号灯的控制参数，调整频率为每5分钟一次。
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百度查询： 河南工业贸易职业学院 一种基于视频监控的智能交通信号灯控制方法
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