人工智能交通信号控制系统
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统设计
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统设计随着城市交通的发展与车辆数量的不断增加，交通拥堵问题已成为城市管理的一大难题。
传统的交通信号灯控制系统往往只能按照预设的时间间隔进行信号灯切换，无法根据交通状况灵活调整信号灯的时长，导致交通拥堵和能源浪费的问题。
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统的出现，为解决上述问题提供了新的思路和解决方案。
一、智能交通信号灯控制系统的工作原理智能交通信号灯控制系统通过使用人工智能技术，利用感知器对交通路口的交通状况进行实时感知，并根据所收集到的交通数据进行分析与处理，最终确定最优化的信号灯切换策略。
其工作原理主要包括以下几个步骤：1. 数据采集与传输：智能交通信号灯控制系统利用交通感知器（如摄像头、雷达等）对交通路口的交通状况进行实时采集，并将采集到的数据通过网络传输到控制系统。
2. 数据分析与处理：通过人工智能算法对采集到的交通数据进行分析与处理，包括车辆流量、车辆类型、行驶速度等信息。
同时，还需考虑交通优先级、道路容量等因素。
3. 信号灯控制策略确定：根据分析处理的交通数据，智能交通信号灯控制系统利用优化算法确定最优化的信号灯切换策略。
该策略应考虑到交通状况、交通量以及道路容量等因素，实现交通优化、车流均衡的目标。
4. 信号灯切换与控制：控制系统将最优化的信号灯切换策略传输到路口的信号灯控制设备，并实现信号灯的实时切换与控制，以优化交通流动，并减少拥堵。
二、智能交通信号灯控制系统的优势相比传统的交通信号灯控制系统，基于人工智能的智能交通信号灯控制系统具有以下几个显著的优势：1. 实时性：智能交通信号灯控制系统能够实时感知和处理交通数据，根据最新的交通状况调整信号灯切换策略，从而减少交通延误和能源浪费。
2. 灵活性：智能交通信号灯控制系统能够根据不同时间段和不同交通需求灵活调整信号灯的切换时长，使交通流畅度得到最大程度的提升。
3. 适应性：智能交通信号灯控制系统能够适应不同交通路口和不同交通需求的要求，通过智能算法和数据分析，确保交通信号灯的切换策略以最优方式进行调整。
基于人工智能的智能化交通信号控制系统设计与实现
基于人工智能的智能化交通信号控制系统设计与实现智能化交通信号控制系统是为了优化城市交通流量、缓解交通拥堵状况和提高交通效率而开发的一种应用人工智能技术的系统。
本文将详细介绍基于人工智能的智能化交通信号控制系统的设计与实现。
一、引言随着城市化进程的加快和交通工具的增多，交通拥堵问题愈发严重。
传统的交通信号灯控制系统固定的时间间隔无法适应交通流量的变化，造成交通拥堵和能源浪费。
因此，基于人工智能的智能化交通信号控制系统应运而生。
该系统利用机器学习、深度学习和数据分析等人工智能技术，根据实时交通情况智能调整交通信号灯的时间和相位，以达到优化城市交通流量和缓解交通拥堵的目的。
二、系统设计与实现1. 数据采集与处理智能化交通信号控制系统首先需要采集实时交通数据，包括车辆数量、车速、车辆类型等。
这些数据可以通过交通摄像头、车辆传感器等设备进行采集。
采集到的数据需要进行预处理，例如数据清洗、去除噪声等，以确保数据的准确性和可用性。
2. 数据分析与模型训练系统需要分析采集到的交通数据并建立合适的模型。
通过机器学习和深度学习算法，可以训练模型来预测交通状况、分析交通流量等，为后续的交通信号控制提供支持。
常用的模型包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
3. 交通信号灯控制算法基于人工智能的智能化交通信号控制系统需要根据实时交通情况智能调整交通信号灯的时间和相位。
常用的控制算法包括基于强化学习的Q-learning算法、遗传算法等。
这些算法可以根据实时的交通数据来调整信号灯状态，以最大程度地优化交通流量和避免交通拥堵。
4. 系统实施与测试在系统实施阶段，需要将设计好的算法和模型应用到实际的交通信号灯控制设备中。
通过实时监测交通数据和交通信号灯的调整情况，对系统进行测试和优化。
系统实施过程中需要考虑设备的稳定性和可靠性，以确保系统能够正常运行并取得良好的效果。
三、系统效果与优势基于人工智能的智能化交通信号控制系统相较于传统的交通信号灯控制系统具有如下优势：1. 提高交通效率：系统根据实时交通数据智能调整信号灯的时间和相位，优化交通流量，减少交通拥堵，提高交通效率。
智能交通信号控制系统的原理与实践
智能交通信号控制系统的作用
提高交通效率
节约能源
减少交通拥堵，提升通行效率
优化信号灯控制，减少车辆 停等时间
增加交通安全
改善环境质量
避免交通事故，保障行车安全 降低排放，减少空气污染
பைடு நூலகம்
智能信号控制系统的未来发展
智能交通网络
实现车辆互联互通，提高交通运行效率
智能交通大数据
基于数据分析优化交通管理策略
智能交通安全
未来，AI技术将在智能信号控制系统中发挥越 来越重要的作用。深度学习、强化学习等AI技 术将为系统提供更智能、高效的信号控制策略。
多模式信号控制的实现
支持多种交通模式 实现更灵活、高效的交通管理
智能信号控制普及 自行车、电动车等新型交通工 具将更加普及和完善
协同性交通管理的实现
实现车辆协同工作
车辆之间、车辆与基础设施之间的互联互通将更加密切，实现 更高效的交通管理
预测交通事故，提前采取应对措施
智能信号控制系统的优势比较
传统信号控制系统
静态时序控制 固定配时方案 对交通流量变化响应慢
智能信号控制系统
动态调整信号时序 智能优化配时 快速响应交通态势变化
机器学习应用
基于历史数据预测交通 状况 实现智能信号控制
智能交通管理平台
统一管理多个交通信号 系统 实现智能调度和监控
智能信号控制系 统的应用案例
智能信号控制系统在上海市的城市道路交通中 得到了广泛应用。通过实时的信号灯控制和交 通流量监测，成功减少了交通拥堵现象，提升 了整体交通效率。
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某市A区的智能控制系统成功降低了拥堵时间，提高 了通勤效率。某城市B的系统与智能公交系统联动， 优化了公共交通运营效率。某高速公路上的系统有效 减少了交通事故发生率。
基于人工智能的智慧交通信号优化与调控系统设计
基于人工智能的智慧交通信号优化与调控系统设计智慧交通信号优化与调控系统是基于人工智能技术的一种智能交通管理系统，旨在提升交通效率、缓解交通拥堵、优化交通流量，以及提高交通安全性能。
本文将就智慧交通信号优化与调控系统的设计原则、关键技术以及优势进行详细阐述。
一、设计原则在设计智慧交通信号优化与调控系统时，应遵循以下几个原则：1. 数据驱动：基于实时、准确的交通数据，系统能够快速地分析、计算并优化交通信号，以实现交通流量的高效调度。
2. 自适应控制：系统能够根据实时交通状况自主调整信号配时方案，灵活应对不同时间段和交通流量变化等复杂情况，实现交通流量的动态平衡。
3. 多模态交通：系统应支持多种不同交通模式，包括行人、自行车、公交车、车辆等，为不同交通参与者提供更好的出行体验。
4. 故障处理：系统设计中要考虑到信号灯故障等突发情况，并能够进行快速的响应和修复，以保证交通的正常运行。
二、关键技术智慧交通信号优化与调控系统依赖于多种关键技术支持，包括但不限于以下几个方面：1. 交通数据采集与处理：通过交通监控摄像头、传感器等设备，实时采集交通数据，并利用人工智能技术进行数据处理、分类与分析，以获取交通流量、速度等关键信息。
2. 机器学习与优化算法：基于采集到的交通数据，运用机器学习算法对交通信号配时方案进行建模与优化，并通过实时学习和迭代不断调整策略，使系统能够适应复杂的交通环境。
3. 网络通信技术：利用物联网技术，实现交通信号设备之间的联网通信，以及交通信号设备与调度中心之间的实时数据传输和信息交换，确保信号优化方案能够及时部署和更新。
4. 实时决策与控制策略：系统应根据实时监测到的交通数据，通过智能决策算法对交通信号进行实时的优化控制，从而实现交通流量的最优化分配。
三、优势与未来发展趋势智慧交通信号优化与调控系统具有诸多优势，包括降低交通拥堵、提高交通效率、减少交通事故等。
其主要优势如下：1. 优化交通流量：通过智能优化交通信号配时方案，能够更好地控制交通流量，减缓拥堵，提高道路利用效率。
基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统设计与优化
基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统设计与优化摘要：智慧交通信号灯控制系统是基于人工智能的一种交通管理解决方案，旨在通过优化信号灯控制来提高城市交通的效率和流畅度。
本文将介绍智慧交通信号灯控制系统的设计原理和实施步骤，并探讨如何利用人工智能技术优化信号灯控制，以提高交通流量和减少交通拥堵。
1. 引言随着城市化进程的不断推进，交通拥堵问题日益突出，给人们的出行造成了巨大的困扰。
传统的交通信号灯控制系统往往只能基于固定的时间表来调整信号灯的切换，而不能根据实时交通状况进行灵活调整。
基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统可以通过实时采集和分析交通数据，利用智能算法来动态控制信号灯的切换，从而提高交通的效率和流畅度。
2. 智慧交通信号灯控制系统设计原理智慧交通信号灯控制系统的设计原理可以分为三个主要步骤：2.1 数据采集与处理智慧交通信号灯控制系统通过安装在交通路口的传感器、摄像头等设备，实时采集车辆流量、速度、拥堵信息等交通数据。
这些数据经过处理和分析，得出当前交通状况的各项指标，为智能信号灯控制提供数据支持。
2.2 智能决策与控制基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统通过智能算法对采集到的交通数据进行分析和预测，以决定合理的信号灯切换方案。
例如，可以通过模式识别算法判断交叉口的流量分布情况，并根据实时数据优化信号灯的配时，使得交通流量得到最大程度上的优化。
2.3 实时调整与优化智慧交通信号灯控制系统可以实时监测交通状况的变化，并根据变化的情况调整信号灯的切换时机和配时。
例如，在高峰期增加道路的绿灯时间，或根据特定路段的流量情况进行动态调整等。
这种实时的调整和优化能够使得交通系统更加灵活和高效。
3. 基于人工智能的信号灯控制系统优势基于人工智能的智慧交通信号灯控制系统相比传统的固定时间表控制系统，具有以下几个优势：3.1 实时性：人工智能算法可以实时分析和处理交通数据，根据实时状况优化信号灯的配时和切换策略，使得交通控制更加灵活和高效。
智能交通信号控制系统的研究与应用分析
智能交通信号控制系统的研究与应用分析智能交通信号控制系统作为现代城市交通管理的重要手段，旨在提高道路通行效率、缓解拥堵、降低碳排放等。
本文将对智能交通信号控制系统进行深入的研究和应用分析，以期能够更好地认识其优势和不足，以及未来的发展趋势和关键技术。
一、智能交通信号控制系统的概述智能交通信号控制系统是基于计算机、通信、电子、控制等技术的交通管理系统，通过对交通流量和状况的实时监控和分析，自动调整道路信号灯的时间和配时，从而达到优化路口通行效率的目的。
该系统由交通控制中心、路口监控设备、信号灯控制箱、车辆路段检测设备等部分组成，各个部分之间相互协作，完成对交通流量和情况的实时监控、灵活调整和最优控制。
二、智能交通信号控制系统的优势智能交通信号控制系统作为一种现代化的交通管理手段，有着许多的优势。
首先，它能够有效地提高了道路通行的效率，减少了交通拥堵和排队等待的时间。
其次，该系统还能够智能地调整不同时间段的信号灯配时，满足不同行车需求和道路状况，改善交通的路面和空域使用效率。
此外，该系统还能够实现交通信息的共享和交互，为交通信息采集和处理提供了更为丰富和全面的数据来源和依据。
最后，该系统还可以实现远程监控和管理，增强了交通安全和效率的实时性和可靠性。
三、智能交通信号控制系统的不足与优势相反，智能交通信号控制系统也存在着不足之处。
首先，该系统需要高昂的投资和运维成本，可能会增加城市和道路管理部门的负担。
其次，系统的设计和建设需要精准的技术支持和调整，操作和管理的难度也较大。
最后，该系统还存在着可能会出现技术失灵的风险，例如信号灯控制器故障、信息传输中断等，甚至可能会影响交通的正常通行和安全。
四、智能交通信号控制系统的未来发展趋势随着智能化技术的不断发展，智能交通信号控制系统也将逐步朝着更加智能和便捷的方向发展。
未来，智能交通信号控制系统的发展趋势包括：一是加强与智能车辆的协同，构建智慧城市交通系统。
二是通过人工智能和大数据分析，实现更为准确和精细的交通流量分析和预测。
基于人工智能的智慧交通控制系统设计
基于人工智能的智慧交通控制系统设计智慧交通控制系统是一种基于人工智能技术的创新解决方案，旨在提升城市道路交通的效率、安全性和可持续性。
该系统利用先进的传感器、数据分析和智能算法来优化交通流量，减少拥堵、事故和排放量，同时提升出行体验。
一、智慧交通控制系统的基本原理智慧交通控制系统基于人工智能技术，借助于大数据和云计算的支持，通过以下几个方面进行设计和实现：1. 数据收集与感知技术：系统使用各种传感器和监控设备，如摄像头、雷达、地磁传感器等，实时监测和感知交通状况。
通过收集车辆数量、速度、流量等数据，系统能够准确把握交通状况，并及时作出相应调控。
2. 数据分析与处理：系统利用人工智能算法对收集到的数据进行分析和处理。
通过计算机视觉、机器学习和深度学习等技术，系统能够准确识别交通标志、车辆类型、行驶轨迹等信息，进一步优化交通流量控制。
3. 交通流量优化：系统根据实时交通数据和预测模型，利用优化算法对道路交通进行智能调度。
通过动态调整信号灯时间、路口优先级等措施，系统能够最大程度地减少拥堵，提高道路通行能力。
4. 出行推荐与导航：系统可以根据用户的出行需求和交通状况，为用户提供最佳出行方案。
通过结合实时交通数据和个性化偏好，用户可以得到精确的出行时间、路线推荐和交通提示，从而提升出行效率和体验。
二、智慧交通控制系统的应用场景智慧交通控制系统广泛应用于城市道路交通管理和交通设施优化，涵盖以下几个方面：1. 交通信号控制：系统可以实时调整信号灯的时长和序列，根据交通状况改变红绿灯比例，以最优化交通流量和缓解拥堵。
2. 公交优先策略：通过智能识别公交车辆并优先调控信号灯，减少公交车在路上的停留时间，提高公交的运行效率和准点率。
3. 路况实时监测：系统可以实时监测道路上的交通状况，包括拥堵、事故、施工等情况，并及时通知交通管理中心和驾驶员，以便采取相应的措施。
4. 停车管理与导航：系统可以帮助用户找到最近的停车位，并提供实时的停车位置、价格、空余数量等信息，方便用户规划停车路线和时间。
智能交通信号控制系统集成及应用
智能交通信号控制系统集成及应用智能交通信号控制系统具备了高效、智能的交通管理能力，针对城市道路交通流量进行实时监测和优化调度，以降低交通拥堵、提高交通效率，提供了有力保障。
本文将从智能交通信号控制系统的集成与应用两个方面探讨其重要性、原理和发展趋势。
一、智能交通信号控制系统的集成智能交通信号控制系统集成是指将各类交通信息、监测设备和信号灯等互联互通，实现智能化的交通信号控制系统。
其核心任务是实现交通拥堵的预测、监测和信号控制的优化。
智能交通信号控制系统的集成包括以下几个方面：1. 交通监测设备集成为了实现对交通流量的准确监测，需要安装相应的交通监测设备，如摄像头、雷达等。
通过对这些设备进行集成，可以实现对不同位置、不同方向交通情况的实时监测，为后续的信号控制提供数据支撑。
2. 数据采集与处理为了实现对交通信息的采集和处理，需要收集各类交通设备和监测设备所产生的数据，并进行整合和分析。
通过数据采集与处理，可以得到交通流量、车速、拥堵情况等数据，为信号控制的决策提供依据。
3. 信号控制优化基于交通监测设备和数据采集与处理结果，智能交通信号控制系统可以对信号灯进行智能化优化。
通过算法的运算和决策，可以实现交通信号的优化，提高交通的流畅性和效率。
二、智能交通信号控制系统的应用智能交通信号控制系统的应用主要集中在城市道路交通流量管理、交通拥堵缓解和交通事故预防等方面。
1. 城市道路交通流量管理智能交通信号控制系统可以根据实时监测的交通数据，对信号灯进行智能优化，调整交通的通行能力和效率。
通过合理的信号控制，可以减少各路段之间的阻塞和拥堵，提高道路的通行能力，缓解城市交通拥堵问题。
2. 交通拥堵缓解通过智能交通信号控制系统的集成，可以实现交通拥堵的实时监测和预测，及时采取相应的措施进行调度。
例如，根据交通数据对信号灯进行优化，合理分配绿灯时间、建立交通疏导路线等，可以较大程度上减少交通拥堵的发生。
3. 交通事故预防智能交通信号控制系统还可以通过合理的信号控制和交通规划，减少交通事故的发生。
基于人工智能的智能交通信号控制系统设计
基于人工智能的智能交通信号控制系统设计交通拥堵一直是城市发展中的痛点，高效的交通信号控制系统可以有效提升交通运输效率，减少拥堵现象的发生。
然而，传统的交通信号控制系统存在一些问题，如固定的时间间隔和缺乏对实时交通状态的感知。
基于人工智能的智能交通信号控制系统具备灵活、自适应和智能化的特点，能够根据实时交通情况做出最佳信号控制决策，从而实现交通拥堵的缓解。
本文将介绍基于人工智能的智能交通信号控制系统的设计原理和关键技术。
一、智能交通信号控制系统的设计原理智能交通信号控制系统基于人工智能技术，通过感知交通状况和分析预测数据，实现智能的信号控制。
其设计原理可以概括为以下几个步骤：1. 数据采集：通过传感器设备获取交通流量、车辆速度、车辆密度等实时交通数据，同时获取环境信息如天气、道路状况等。
2. 数据处理与分析：对采集到的数据进行处理和分析，提取交通状态特征，如拥堵程度、平均车速、拥堵时间等。
3. 交通状态预测：基于历史数据及实时数据，采用机器学习、深度学习等技术对交通状态进行预测，预测未来一段时间内的交通情况。
4. 信号控制决策：根据交通状态的预测结果，采用优化算法对交通信号进行调度和控制，以最大程度地减少拥堵、提高道路通行能力。
5. 实时调整与优化：系统持续监测交通状态变化，实时调整信号控制策略，通过不断优化提高信号控制系统的性能。
二、智能交通信号控制系统的关键技术1. 数据采集与传感器技术：智能交通信号控制系统需要大量的数据支撑，因此需要选择合适的传感器设备，如车辆检测器、视频监控等，实时准确地获取交通数据。
2. 数据处理与分析技术：对采集到的交通数据进行处理和分析，提取有效的交通状态特征。
常用的技术包括数据清洗、数据挖掘、特征提取等。
3. 交通状态预测技术：根据历史数据及实时数据，采用机器学习、深度学习等方法建立交通状态模型，实现对未来交通状态的预测。
4. 优化算法与信号控制策略：根据交通状态的预测结果，采用优化算法如遗传算法、模拟退火算法等对信号控制进行优化，制定最佳信号控制策略。
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统
基于人工智能的智能交通信号灯控制系统智能交通信号灯控制系统是一种基于人工智能技术的创新应用，旨在提高交通流量的效率和安全性。
随着城市化进程的加快和车辆数量的不断增加，传统的交通信号灯控制方式已经无法满足日益增长的交通需求。
因此，研发一种基于人工智能的智能交通信号灯控制系统成为了当今城市交通管理领域中一项重要而紧迫的任务。
在传统的交通信号灯控制系统中，信号灯根据预设时间间隔进行切换。
然而，这种方式无法根据实时道路状况进行调整，导致了路口拥堵、车辆堵塞等问题。
而基于人工智能技术开发的智能交通信号灯控制系统则可以根据实时数据和算法进行自主调整，以实现最优化流量分配。
首先，在基于人工智能技术开发的智能交通信号灯控制系统中，数据采集是至关重要的环节。
通过安装在路口各处、道路上方以及车辆上搭载传感器设备和摄像头等装置，可以实时收集道路状况、车辆数量、车辆类型等数据。
这些数据将作为智能交通信号灯控制系统的输入，为系统提供决策依据。
其次，基于人工智能的智能交通信号灯控制系统需要具备强大的数据处理和分析能力。
通过对大量实时数据进行分析和处理，系统可以准确地了解当前路口的交通状况，并根据实时数据进行预测和预测。
基于这些分析结果，系统可以生成最优化的信号灯控制策略，并实时调整信号灯切换时间间隔。
此外，基于人工智能技术的智能交通信号灯控制系统还需要具备强大的学习和优化能力。
通过不断地学习和优化算法模型，系统可以根据不同路口、不同时间段以及不同道路状况生成最佳的信号灯控制策略。
这种自主学习和优化机制可以使得系统在长期运行中逐渐适应城市交通特点，并提供更加精准和高效的流量调度。
此外，在基于人工智能技术开发的智能交通信号灯控制系统中还应考虑到与其他城市管理部门以及车辆配备的通信协议和接口。
通过与城市管理部门的交互，系统可以获取更多的城市交通信息，从而更好地进行信号灯控制。
与车辆配备的通信接口可以实现车辆与交通信号灯之间的互联互通，从而实现更加精准和高效的交通管理。
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2019 年 1 月 25 日第 36 卷第 1 期
周安宏：人工智能交通信号 控制系统
Telecom Power Technology
Ｊａｎ． ２５，２０１９，Ｖｏｌ． ３６ Ｎｏ． １
1 交通信号控制系统（AI）
1.1 评价指标为交通参数的来源 传统交通流参数可分为宏观和微观两大类。将交
通流作为一个整体，描述其运行状态特性的参数称为 宏观参数，如交通量、速度、密度、占有率、排队长度、 延误及行程时间等；描述交通流中相互关联的车辆间 的运行状态特性的参数称为微观参数，如车头时距、 车头间距等。
ZHOU An-hong1,2 （1. CCS Consulting Design Institute Co.，Ltd.，Nanjing 210019，China； 2. Chongqing University of Posts and Teleccommunications，Chongqing 400065，China）
2019 年 1 月 25 日第 36 卷第 1 期
ｄｏｉ：１０．１９３９９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｔｐｔ．２０１９．０１．０７９
Telecom Power Technology
Ｊａｎ． ２５，２０１９，Ｖｏｌ． ３６ Ｎｏ． １
通信技术
人工智能交通信号控制系统
周安宏 1,2 （1. 中通服咨询设研究院有限公司，江苏 南京 210019；2. 重庆邮电大学，重庆 400065）
互联网交通的数据量和可获取的数据较之前增多， 以交通效率最大化为目标的城市道路交通运行状态评 价也有了更丰富的评价体系，分别如表 1、表 2 所示。 1.2 评价指标函数为交通参数打分
评价函数通常用德尔菲法，对初步拟出的评价指 标体系匿名评议打分并提出修改意见。设拟定的指标 体系中某层次有 g 个指标，请 P 位领域专家评议，然 后统计领域专家对每个指标意见的集中度和离散度。
信号灯评估优化系统利用互联网交通数据（互联 网实时路况、互联网底层轨迹数据及互联网交通事件 数据）、交管多源融合路况、采集设备流量采集数据、 卡口电警流量采集数据、交通事件信息、信号控制系 统采集数据、多源路况历史数据、行人过街等其他外
收稿日期：2018-10-13 作者简介：周安宏（1990-），男，湖南邵阳人，本科，主要研 究方向大数据中心，云平台及楼宇信息化。
Key words：large data center；artificial intelligence；evaluation index；traffic signal；control system
0 引 言
目前，我国地市级以上城市基本完成了主要路口 信号灯控制的全面覆盖，建设了相应的交通信号灯控 制中心系统，部分城市实现了信号控制设备的中心联 网和远程控制。但是，现在信号灯控制系统的控制策 略主要依赖于环形线圈、地磁及视频流量检测等前端 感知流量采集设备。这些传统的检测手段仅能采集道 路断面车流量数据，无法准确判断实际交通状态，且 环形线圈易损坏、覆盖率不足及缺乏宏观数据等。因此， 基于现有交通流参数采集设备难以形成对信号控制效 果有效的评价机制。
· ２００ ·
部数据、交叉口几何渠化数据、基础路网模型以及其 他交通管理业务数据，同时利用路况拥堵失衡算法、 上游路口溢出算法、行车方向延误均衡度算法及交叉 口事件发生率算法完成交叉口信号评估，得出信号调 控有问题的交叉口列表 [2]。通过问题分析掌握更精确、 全面交通流参数，建立信号控制优化模型和优化策略， 形成优化建议。
摘要：借助互联网交通数据、交通管理业务数据等搭建交通大数据中心，生成各类交通运行评价指标，可实现交通信 号控制系统自动优化，对城市交通数据进行研判分析，有效提升交通管理的精细化水平。
关键词：大数据中心；人工智能；评价指标；交通信号；控制系统
Artificial Intelligence Traffic Signal Control System
当前，我国各地市交管部门已基本形成较全面的 交通管理业务应用子系统，但存在业务应用独立、数 据分散等问题。在重大事件、研判决策及专项行动时， 无法全面、精细化地研判和分析，难以有力支持交通 管控决策研判。通过对接交管所示），分析计算多源交通数据，建设以 路网为核心的交通管理信息精细化研判和分析服务平 台，从而为交通管理工作提供全范围的交通信息支持。
Absrtact：With the help of Internet traffic data and traffic management business data，a large traffic data center is built， and various traffic operation evaluation indexes are generated，which can realize automatic optimization of traffic signal control system，research and analysis of urban traffic data，and effectively improve the refinement level of traffic management.
现在使用的常规交通信号灯有定时且多年不变的 预编程序 [1]。通常优先考虑可能拥堵的道路，而道路 中的人、车流量及路况是随时变化的。例如，每次绿 灯亮的时长，在小路十字路口仅 30 s，而在双行道十 字路口长达数分钟。信号控制配时方案优化主要依靠 经验丰富的交通工程师和警员根据现场交通流情况进 行经验性调整，虽然达到了一定效果，但工作效率较低， 且耗费大量人力。考虑到区域受限且不可长时间持续、 信号控制路口的运行评价监测缺少有效手段和未充分 发挥城市道路交叉口通行能力等，需引入可行、稳定 的交通信号控制效果评价科技手段和可持续的信号控 制优化策略。