公开(公告)号：CN117409593A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311276272.X

申请日：2023-09-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 邓恒 ,  王宇龙 ,  高扬 ,  武洁宇 ,  李玉柔 ,  王霁虹 ,  张利国

IPC: G08G1/08 ,  G08G1/081 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的多交叉路口交通信号控制方法，包含以下两个部分：基于深度学习目标检测的交通信息获取：根据十字路口摄像头获取每个路口各条道路的交通信息，并基于深度学习进行检测；基于深度强化学习DQN算法的信号灯相位控制：结合目标检测模型识别到的交通信息与深度强化学习DQN算法进行智能决策，在通过深度学习目标检测获取道路路况信息后，Deep‑QNet算法会选择最有利于道路拥堵情况缓解的信号灯相位控制策略；本方法能处理复杂多变的道路环境，随着系统包含的路口增加，神经网络特征提取能力会更加富有成效，使得在对于环境交通压力的信号灯统筹决策中发挥更好的效果。