【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通路口感知领域，尤其涉及基于全息感知智能边缘计算的路口交通感知方法及系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和机动车辆的激增，交通系统正面临着前所未有的挑战。其中，交通拥堵已成为许多大城市的“顽疾”，不仅严重影响了市民的日常出行效率，增加了通勤时间成本，还加剧了空气污染和能源消耗问题。其中，交通事故频发也是一大痛点，给家庭和社会带来了巨大的经济负担和心理创伤。
2、大数据和智能系统的发展为人们提供了提前进行交通预警的能力，然而，面对随时可能出现的拥堵情况，如何进行路口交通感知和优化仍然是一个关键挑战。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的不足，提供基于全息感知智能边缘计算的路口交通感知方法及系统，通过多个传感器（如摄像头、激光雷达、声音传感器等）的融合，提供更全面和精确的交通状况；这种多维度的感知能力能够有效捕捉复杂的交通环境，提升监控的精度，并依靠智能决策模块结合全息感知的数据，能够实时评估和调整信号灯策略，以应对突发的交通情况（如事故或特殊事件），增强交通管理的灵活性和应变能力。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、基于全息感知和边缘计算的路口交通感知系统，包括，
4、多种传感器模块，用于收集路口交通数据，包括摄像头、激光雷达和声音传感器；
5、边缘计算模块，配置在路口附近，用于实时处理和分析传感器收集的数据；
6、数据融合模块，整合来自不同传感器的特征数据，
7、智能决策模块，基于融合的数据和强化学习算法优化交通信号灯配时策略。
8、优选的，所述边缘计算模块配置有实时数据处理算法，以降低信号灯调整的响应延迟。
9、优选的，所述智能决策模块采用学习算法，根据交通状态动态更新值，以优化交通信号灯策略。
10、基于全息感知和边缘计算的路口交通感知方法，包括以下步骤：
11、通过多个传感器实时收集路口交通数据，包括车辆计数、速度、延迟时间及噪音水平；
12、利用边缘计算对收集的数据进行预处理，去噪和特征提取，以生成关键交通特征；
13、通过数据融合算法将来自不同传感器的所述交通特征数据整合，以生成综合交通状态估计；
14、基于所述交通状态估计，采用强化学习算法动态调整交通信号灯配时策略，以优化交通流量和减少延迟。
15、优选的，所述数据融合算法采用卡尔曼滤波技术，所述状态估计公式为：
16、
17、其中，为当前状态估计，为卡尔曼增益，为时刻的测量值；，h为是观测矩阵，；为是时刻状态预测时刻的状态估计。
18、优选的，所述强化学习算法采用学习算法，更新公式为：
19、
20、其中：表示即时奖励；
21、值表示在状态下采取动作后，预计能够获得的累积奖励；
22、是学习率，学习率的取值范围在0到1之间；
23、是折扣因子，折扣因子的取值范围在0到1之间；
24、是采取动作后新的状态；
25、是新的状态所有可能动作的值的最大值。
26、优选的，所述即时奖励由以下公式计算得出：
27、
28、其中，为车辆流量，表示在时间内通过路口的车辆数量；
29、为延误成本:表示信号灯变化带来的延迟和行车时间损失。
30、优选的，所述车辆流量的计算公式为：
31、
32、其中，为在时间内第个方向通过的车辆数；
33、所述延误成本的计算公式为：
34、
35、其中，为在时间内第个方向的平均延迟时间。
36、优选的，包括利用声音传感器监测交通噪音，以判断交通流量的变化情况，所述判断过程包括以下步骤：
37、收集来自声音传感器的噪音信号；
38、通过快速傅里叶变换分析噪音频率分布；
39、基于预设的噪音阈值，判断交通流量的变化情况，并生成相应的交通状态反馈。
40、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
41、本专利技术提供基于全息感知智能边缘计算的路口交通感知方法及系统，通过多个传感器（如摄像头、激光雷达、声音传感器等）的融合，提供更全面和精确的交通状况；这种多维度的感知能力能够有效捕捉复杂的交通环境，提升监控的精度。
42、本专利技术的边缘计算模块在离数据源更近的位置处理和分析数据，减少延迟，使得交通信号的调整能够实时响应当前交通状况，快速优化信号灯配时，提升通行效率。
43、本专利技术的智能决策模块结合全息感知的数据，能够实时评估和调整信号灯策略，以应对突发的交通情况（如事故或特殊事件），增强交通管理的灵活性和应变能力。
44、本专利技术通过多个传感器收集数据，提供冗余信息，降低因单一传感器故障导致的系统失效风险。边缘计算则可在本地进行冗余数据分析，确保决策的稳定性和安全性。
45、本专利技术通过实时监测交通流量和延迟情况，系统能够有效分配信号时间，提高不同方向的资源利用率，减少不必要的等待时间，降低能耗。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于全息感知和边缘计算的路口交通感知系统，其特征在于：包括，
2.根据权利要求1所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知系统，其特征在于：所述边缘计算模块配置有实时数据处理算法，以降低信号灯调整的响应延迟。
3.根据权利要求2所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知系统，其特征在于：所述智能决策模块采用学习算法，根据交通状态动态更新值，以优化交通信号灯策略。
4.采用权利要求1-3任意所述系统的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知方法，其特征在于：包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知方法，其特征在于：所述数据融合算法采用卡尔曼滤波技术，所述状态估计公式为：
6.根据权利要求5所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知方法，其特征在于：所述强化学习算法采用学习算法，更新公式为：
7.根据权利要求6所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知方法，其特征在于：所述即时奖励由以下公式计算得出：
8.根据权利要求6所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知方法
9.根据权利要求4所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知方法，其特征在于：进一步包括利用声音传感器监测交通噪音，以判断交通流量的变化情况，所述判断过程包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于全息感知和边缘计算的路口交通感知系统，其特征在于：包括，
2.根据权利要求1所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知系统，其特征在于：所述边缘计算模块配置有实时数据处理算法，以降低信号灯调整的响应延迟。
3.根据权利要求2所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知系统，其特征在于：所述智能决策模块采用学习算法，根据交通状态动态更新值，以优化交通信号灯策略。
4.采用权利要求1-3任意所述系统的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知方法，其特征在于：包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于全息感知和边缘计算的路口交通感知方法，其特征在于：所述数...
【专利技术属性】
技术研发人员：高万宝，席宇亮，周裕鸿，安鹏，徐力，
申请(专利权)人：宁波崛马信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。