【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能控制，特別是指一種交通信號無線控制系統。
技術介紹
1、現有交通信號控制系統（一般指車行滿盤指示燈/左轉指示燈/倒計時燈、人行橫道信號燈、信號控制機、紅綠燈信號檢測器、控制軟件等）全部使用有線控制，從信號控制機點對點布線（使用8-20芯銅芯電纜，標準十字路口配備4根車行桿+12根人行桿電纜）至車行燈立桿（一般采用6.5米高以上八方桿）和人行橫道立桿（一般采用3米高以上圓桿）。現有技術的缺陷和不足：
2、1、建設成本高：每個標準十字路口需1臺信號機+1個紅綠燈信號檢測器+最少12條信號8-20芯控制電纜成本，加上預埋管道/破路及恢復/頂管成本，且原則上不能中途接線（弱電設備線路太遠或接線后電阻過大可能會導致紅綠燈不受控），導致每個路口的信號控制系統建設成本在幾萬甚至十萬以上。
3、2、建設周期長：無論是采取預埋管道、破路布線埋管后再恢復路面、頂管等布線方式，其建設周期少則十天、多則幾十天。若出現破路或頂管過程中損壞道路（水電氣等）管網的情況，那經濟成本和時間周期更是大大增加；
4、3、后期維護困難：信號機接線跳線復雜，每個路口接線點（含信號機斷路保護跳線）最少為100-300點，后期維護線路非常困難，若丟失接線圖的情況下重新測線極端困難；在損壞控制線路的情況下查找問題、重新布線困難巨大。
5、4、耗能不環保：信號機耗能較大，且體積較大，必須配備12u以上獨立戶外機柜空間，由此帶來的電力功耗和戶外機柜占道空間，跟不上國家現行節能環保理念。
1、本專利技術要解決的技術問題是提供一種交通信號無線控制系統，從根本上改變了現有有線交通信號控制技術方案的所有弊端。極低的建設成本使得本專利技術研發成功后具有很大的社會效益和經濟效益。
2、為解決上述技術問題，本專利技術的技術方案如下：
3、第一方面，一種交通信號無線控制系統，包括：
4、無線信號控制機，其尺寸長×寬×高在200mm×200mm×200mm以下，功耗控制在30w以下，運行智能操作系統（linux、鴻蒙、安卓等），內置無線加密傳輸安全芯片和自動組網芯片，配備有線以太網和4g網絡雙模式網絡接口，實現與交通管理部門系統的對接，能直接放入電警控制箱或立桿設備內；
5、車行信號燈控制器，其尺寸長×寬×高在100mm×100mm×100mm以下，功耗在20w以下，內置攝像機模組用于智能識別車道車流和交通事故，并設有故障上報機制，包括時鐘校驗、斷網校驗，故障時路口信號燈變黃；
6、人行橫道信號燈控制器，其尺寸長×寬×高在100mm×80mm×80mm以下，功耗在5w以下，內置低功耗自動組網芯片與信號主機通信，同時設有包括時鐘校驗、斷網校驗的故障上報機制，故障時人行橫道信號燈會休眠變黑或雙閃；
7、控制器，用于遠程設置路口交通信號通行方案，并根據攝像機模組反饋的路況實時信息，通過ai算法生成最優通行方案，在信號機和信號燈控制器發生故障時，鎖定問題并上報，信號機和后臺斷網后，能下發指令按預設交通通行方案或ai算法得出的本時段最終通行方案執行。
8、進一步的，根據攝像機模組反饋的路況實時信息，通過ai算法生成最優通行方案，包括：
9、攝像機模組持續監控并捕獲路口的車流情況，包括車輛數量、行駛速度、車道占用情況；
10、對收集到的原始圖像和視頻數據進行預處理，利用計算機視覺和機器學習技術分析預處理后的數據，以識別交通狀況；
11、基于實時交通參數和歷史數據，運用深度學習神經網絡模型，預測未來短時間內的交通狀態；
12、根據未來短時間內的交通狀態，計算出多種可能的交通信號配時方案；
13、使用模擬退火算法對交通信號配時方案進行評估和比較，以找到最終的通行方案。
14、進一步的，對收集到的原始圖像和視頻數據進行預處理，利用計算機視覺和機器學習技術分析預處理后的數據，以識別交通狀況，包括：
15、攝像機模組持續捕獲路口的圖像和視頻流，并進行預處理，以得到預處理數據；
16、根據路口布局，裁剪出關鍵區域，將rgb圖像轉換為hsv或lab顏色空間；使用canny算子檢測圖像中的邊緣，應用fast算法檢測圖像中的角點；
17、利用背景減除或幀間差分法檢測移動對象，應用klt跟蹤器對檢測到的車輛進行持續跟蹤，通過虛擬線圈法統計通過特定區域的車輛數量；基于車輛軌跡和時間差計算車輛速度，分析車道內像素變化，估算車道占用情況；
18、對預處理后的圖像進行半自動標注，標記出車輛、道路標志關鍵對象；構建包含多種交通狀況的訓練數據集；
19、將訓練后的模型應用于實時預處理后的圖像數據，?將識別的交通狀況數據以結構化格式輸出，包括時間戳、地點、交通狀態信息。
20、進一步的，使用模擬退火算法對交通信號配時方案進行評估和比較，以找到最終的通行方案，包括：
21、確定交通信號配時的關鍵參數，包括每個信號燈的綠燈時長、黃燈時長、紅燈時長以及相位順序；設置模擬退火參數包括初始溫度w、溫度下降率r、終止溫度f、每個溫度下的迭代次數l；隨機生成一個初始的交通信號配時方案作為當前解s；
22、定義評估函數，評估函數用于評估一個交通信號配時方案的優劣；
23、設置當前溫度t＝w，當t大于f時，執行以下步驟：
24、a.在當前解s的基礎上，通過隨機擾動生成一個新的交通信號配時方案n；
25、b.使用評估函數計算新解n的成本值c；
26、c.如果c小于當前解的成本值u，則接受新解；否則，以一定概率接受新解；
27、d.如果接受了新解，則將n設置為當前解s，并更新u為c。
28、e.在當前溫度下重復步驟a至d共l次；按照溫度下降率r更新當前溫度，即t＝r×t，結束循環；經過模擬退火過程后，當前解s即為找到的最終的交通信號配時方案。
29、進一步的，評估函數的計算公式為：
30、；
31、其中，表示等待時間項的權重系數；表示通過信號燈的車輛數量；表示信號燈的綠燈時長，表示信號燈在一個周期中綠燈的持續時間；表示擁堵程度項的權重系數；表示信號燈的平均排隊長度；表示信號周期，是一個完整的交通信號燈切換周期；表示流量平衡項的權重系數；表示信號燈所服務方向的交通流量，即該信號燈某一方向或車道的通行車輛數；表示所有方向中最大的流量。
32、第二方面，一種交通信號無線控制方法，包括：
33、遠程設置路口交通信號通行方案，并根據攝像機模組反饋的路況實時信息，通過ai算法生成最優通行方案，在信號機和信號燈控制器發生故障時，鎖定問題并上報，信號機和后臺斷網后，能下發指令按預設交通通行方案或ai算法得出的本時段最終通行方案執行。
34、第三方面，一種計算設備，包括：
35、一個或多個處理器；<本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種交通信號無線控制系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的交通信號無線控制系統，其特征在于，根據攝像機模組反饋的路況實時信息，通過AI算法生成最優通行方案，包括：
3.根據權利要求2所述的交通信號無線控制系統，其特征在于，對收集到的原始圖像和視頻數據進行預處理，利用計算機視覺和機器學習技術分析預處理后的數據，以識別交通狀況，包括：
4.根據權利要求3所述的交通信號無線控制系統，其特征在于，使用模擬退火算法對交通信號配時方案進行評估和比較，以找到最終的通行方案，包括：
5.e.在當前溫度下重復步驟a至d共L次；按照溫度下降率R更新當前溫度，即T＝R×T，結束循環；經過模擬退火過程后，當前解S即為找到的最終的交通信號配時方案。
6.根據權利要求4所述的交通信號無線控制系統，其特征在于，評估函數的計算公式為：
7.一種交通信號無線控制方法，該系統實現如權利要求1至5中任一項所述的系統，其特征在于，包括：
8.一種計算設備，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征
...【技術特征摘要】
1.一種交通信號無線控制系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的交通信號無線控制系統，其特征在于，根據攝像機模組反饋的路況實時信息，通過ai算法生成最優通行方案，包括：
3.根據權利要求2所述的交通信號無線控制系統，其特征在于，對收集到的原始圖像和視頻數據進行預處理，利用計算機視覺和機器學習技術分析預處理后的數據，以識別交通狀況，包括：
4.根據權利要求3所述的交通信號無線控制系統，其特征在于，使用模擬退火算法對交通信號配時方案進行評估和比較，以找到最終的通行方案，包括：
5.e.在當...
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