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摘要：本发明涉及智慧交通技术领域，公开了一种基于交通大模型的道路交叉口动态配时方法、装置、设备，该方法包括：基于第一车辆轨迹数据、交叉口信号配时数据、高精地图数据，生成训练数据，利用训练数据和第二车辆轨迹数据，完成交通态势模型的训练，得到训练好的交通态势模型；基于训练数据和训练好的交通态势模型，完成配时信号生成模型的训练，得到训练好的配时信号生成模型；获取目标路段的目标感知数据，并将所述目标感知数据输入训练好的所述交通态势模型和配时信号生成模型，以确定目标信号配时数据。本发明的方案提高信控方案的可靠性，并避免人工介入进一步提升了信控方案优化效果的稳定性。

主权项：1.一种基于交通大模型的道路交叉口动态配时方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标路段的第一时刻的第一车辆轨迹数据、第二时刻的第二车辆轨迹数据、第二时刻的交叉口信号配时数据、高精地图数据；基于所述第一车辆轨迹数据、所述交叉口信号配时数据、所述高精地图数据，生成训练数据，利用所述训练数据和第二车辆轨迹数据，完成交通态势模型的训练，得到训练好的交通态势模型；基于所述训练数据以及训练好的交通态势模型，完成配时信号生成模型的训练，得到训练好的配时信号生成模型；获取目标路段的目标感知数据，并将所述目标感知数据输入训练好的所述交通态势模型和配时信号生成模型，以确定目标信号配时数据；所述基于所述第一车辆轨迹数据、所述交叉口信号配时数据、所述高精地图数据，生成训练数据，利用所述训练数据和第二车辆轨迹数据，完成交通态势模型的训练，得到训练好的交通态势模型，包括：基于所述第一车辆轨迹数据、所述高精地图数据生成张量数据；将所述张量数据与所述交叉口信号配时数据作为训练数据，输入未训练的交通态势模型，得到第一车均延误预测值；基于所述第二车辆轨迹数据，计算车辆延误真实值；基于所述第一车均延误预测值与所述车辆延误真实值，构建第一损失函数；响应于所述第一损失函数满足第一阈值或所述交通态势模型达到预设迭代次数，完成交通态势模型的训练，得到训练好的交通态势模型；其中，张量数据用于表征车辆位置、平均速度、平均加速度、道路；交通态势模型包括编码器子模型与解码器子模型；将所述张量数据与所述交叉口信号配时数据作为训练数据，输入未训练的交通态势模型，得到第一车均延误预测值，包括：张量数据经过编码器子模型生成交通态势数据；交通态势数据与交叉口信号配时数据共同输入解码器子模型，得到第一车均延误预测值。

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百度查询： 天翼交通科技有限公司 基于交通大模型的道路交叉口动态配时方法、装置、设备