【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通信号控制领域，具体为一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，城市交通拥堵已成为严重问题，给人们的出行带来了诸多不便，红绿灯信号控制方法通常是静态的，根据固定的时序循环调整信号灯的变化，然而，静态方法无法灵活应对实时交通情况的变化，导致了信号灯时长分配不合理，交通拥堵现象普遍存在。
2、目前已经提出了一些基于传感器数据和智能算法的交通信号控制方法，例如利用车辆流量数据进行信号灯时长的动态调整，以减少交通拥堵，然而，这些方法大多仅考虑了机动车流量，而忽略了行人和非机动车的影响，在城市交通管理中，行人和非机动车的流量也占据着重要的地位，其行为对交通流畅度和安全性有着重要影响，因此，需要设计一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，包括以下步骤：
4、步骤s1，在各交通路口部署包括地感线圈、摄像头和行人按钮在内的传感器，用于实时监测机动车、非机动车及行人的流量、速度和等待时间；
5、步骤s2，对收集到的车流和行人流数据进行预处理，清洗数据、消除噪声并格式化，以适应后续分析和处理需求；
6、步骤s3，使用时间序列分析和机器学习模
7、步骤s4，基于机动车、非机动车和行人的交通需求，定义一个多阶段决策问题，并将各个路口的红绿灯状态建模为一个动态系统；
8、步骤s5，使用多目标优化的动态规划算法，目标是最小化车辆和行人的总等待时间，同时减少交通拥堵，计算出最优的信号灯调整策略；
9、步骤s6，根据算法结果，实时调整红绿灯状态，同时考虑机动车、非机动车和行人的优先级和交通安全；
10、步骤s7，实施实时反馈系统，监控调整后的交通情况及效果，根据实时数据反馈优化信号灯控制策略。
11、进一步的，还包括通过无线通信技术将数据实时传输至中央控制系统，中央控制系统负责处理所有数据并下发信号灯调整命令。
12、进一步的，进一步包括一个紧急响应机制，用于在检测到紧急情况时，优先调整信号灯周期，以快速疏散车流和行人。
13、进一步的，所述步骤s1中，摄像头可通过图像识别技术识别行人和非机动车的类型和数量，精确调整相应的红绿灯信号时长。
14、进一步的，所述步骤s3中，预测模型基于机器学习，采用深度神经网络来预测未来不同时间段的交通流量；
15、在步骤s3中，利用深度神经网络预测未来不同时间段的交通流量，数学模型是深度神经网络，其公式为：
16、[\mathbf{y}＝f(\mathbf{w}\cdot\mathbf{x}+\mathbf{b})]；
17、其中，(\mathbf{x})是输入层，在此表示历史交通数据，(\mathbf{w})是权重矩阵，(\mathbf{b})是偏置项，(\mathbf{y})是输出层，在此表示预测的交通流量，(f)是激活函数，在此使用的是relu函数(f(z)＝\max(0,z))。
18、进一步的，所述步骤s5中，动态规划算法包括考虑天气条件对交通流量的影响，自动调整信号灯策略以适应不同的气候条件。
19、进一步的，所述步骤s5中，动态规划算法还包括对红绿灯时长和转换频率进行时间和空间上的优化，在交通高峼时段或面对特殊事件时，可兼顾机动车、非机动车和行人的流量需求；
20、在步骤s5中，使用多目标优化的动态规划算法来计算最优的信号灯调整策略，多目标优化的动态规划公式为：
21、[v_i(s)＝\max_{a\ina}(r(s,a)+\gamma\sum_{s'}p(s'|s,a)v_{i-1}(s'))]；
22、其中，(v_i(s))是在状态(s)下达到目标的最大总回报，(\gamma)是折扣因子，反映未来奖励的重要性。
23、进一步的，所述步骤s5中，动态规划算法进一步包括考虑减少环境污染和噪音污染的因素，通过优化交通流动减少车辆怠速和排放；
24、在减少环境和噪音污染的中，使用额外的成本函数：
25、[c_{
ext{env}}＝\alpha\cdote+\beta\cdotn]；
26、其中，(e)表示由车辆排放引起的环境污染成本，(n)表示噪音污染成本，(\alpha)和(\beta)是调整参数。
27、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
28、1.本专利技术通过动态调整红绿灯信号，系统可以更有效地响应现场实际情况，包括行人和非机动车的流量，实现更合理的信号时长分配，减少等待时间，提高交通效率，同时考虑到行人和非机动车，优化的信号控制策略可以增加其安全性，通过调整信号灯以提供更多过渡时间给行人和非机动车，减少事故风险。
29、2.本专利技术通过优化信号灯控制可以平衡不同交通流的需求，包括机动车、非机动车和行人，从而减少交通拥堵和交叉干扰，提升道路通行能力，并使用紧急响应机制，系统可以快速调整信号灯以疏散紧急情况下的车流和行人，保障交通通畅和安全。
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1.一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：还包括通过无线通信技术将数据实时传输至中央控制系统，中央控制系统负责处理所有数据并下发信号灯调整命令。
3.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：进一步包括一个紧急响应机制，用于在检测到紧急情况时，优先调整信号灯周期，以快速疏散车流和行人。
4.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：所述步骤S1中，摄像头可通过图像识别技术识别行人和非机动车的类型和数量，精确调整相应的红绿灯信号时长。
5.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：所述步骤S3中，预测模型基于机器学习，采用深度神经网络来预测未来不同时间段的交通流量；
6.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：所述步骤S5中，动态规划算法包括考虑天气条
7.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：所述步骤S5中，动态规划算法还包括对红绿灯时长和转换频率进行时间和空间上的优化，在交通高峼时段或面对特殊事件时，可兼顾机动车、非机动车和行人的流量需求；
8.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：所述步骤S5中，动态规划算法进一步包括考虑减少环境污染和噪音污染的因素，通过优化交通流动减少车辆怠速和排放；
...【技术特征摘要】
1.一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：还包括通过无线通信技术将数据实时传输至中央控制系统，中央控制系统负责处理所有数据并下发信号灯调整命令。
3.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：进一步包括一个紧急响应机制，用于在检测到紧急情况时，优先调整信号灯周期，以快速疏散车流和行人。
4.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，其特征在于：所述步骤s1中，摄像头可通过图像识别技术识别行人和非机动车的类型和数量，精确调整相应的红绿灯信号时长。
5.根据权利要求1所述的一种根据车流量动态调整红绿灯信号方案的处理方法，...
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