智能交通車(chē)流量管理方法(預(yù)披露)
智能交通車(chē)流量管理方法
一、成果基本信息
成果基本信息 | 成果名稱(chēng) | 智能交通車(chē)流量管理方法 |
成果所屬單位 | 遵義師范學(xué)院 | |
成果所屬領(lǐng)域 | 先進(jìn)制造與自動(dòng)化 | |
成果關(guān)鍵詞 | 糾偏基座;轉(zhuǎn)動(dòng)裝置;鉆桿導(dǎo)向裝置;滑動(dòng)裝置 | |
成果所屬學(xué)科 | 控制科學(xué)與技術(shù) | |
交易方式 | 面議 |
二、成果簡(jiǎn)介
為解決車(chē)流量高峰時(shí)傳統(tǒng)的紅綠燈不能進(jìn)行靈活調(diào)節(jié)交通信號(hào)燈的等候時(shí)間,以緩解交通擁堵的技術(shù)問(wèn)題,被成果設(shè)計(jì)一種智能交通車(chē)流量管理方法,主要分為幾個(gè)步驟:S1,設(shè)計(jì)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于檢測(cè)車(chē)輛等信息;S2,采集圖片樣本,將圖片樣本分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,對(duì)訓(xùn)練集的圖片樣本進(jìn)行初始化;S3,在初始網(wǎng)絡(luò)下,對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,然后使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估,得到車(chē)流量分類(lèi)檢測(cè)模型;S4,通過(guò)布設(shè)在檢測(cè)路段的攝像頭,采集車(chē)流狀況圖像;S5,將采集到的車(chē)流狀況圖像通過(guò)車(chē)流量分類(lèi)檢測(cè)模型進(jìn)行車(chē)流量分類(lèi)分析,得到車(chē)流量分類(lèi)檢測(cè)信息。S6,根據(jù)車(chē)流量分類(lèi)檢測(cè)信息按照時(shí)間進(jìn)行分析得到檢測(cè)路段的車(chē)流量高峰時(shí)間和最大車(chē)流量的車(chē)類(lèi)別;S7,根據(jù)交通信號(hào)燈調(diào)節(jié)規(guī)則,在檢測(cè)路段的車(chē)流量高峰時(shí)間時(shí),調(diào)節(jié)檢測(cè)路段的路口信號(hào)燈的切換和倒計(jì)時(shí)顯示,并根據(jù)最大車(chē)流量的車(chē)類(lèi)別調(diào)節(jié)交通信號(hào)燈顯示車(chē)通行的時(shí)長(zhǎng)。本成果結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)理論,可以對(duì)車(chē)流量分類(lèi)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練,從而對(duì)于通過(guò)檢測(cè)路段的車(chē)輛進(jìn)行不同車(chē)輛類(lèi)型進(jìn)行區(qū)分,以及根據(jù)不同類(lèi)型車(chē)輛分別進(jìn)行車(chē)流量統(tǒng)計(jì)。
三、成果轉(zhuǎn)化預(yù)期:基于本成果設(shè)計(jì)的檢測(cè)系統(tǒng)可以根據(jù)車(chē)流量分類(lèi)檢測(cè)信息對(duì)檢測(cè)路段內(nèi)和相鄰路口的交通信號(hào)燈進(jìn)行切換和倒計(jì)時(shí)顯示,實(shí)現(xiàn)能夠?qū)崟r(shí)觀察交通現(xiàn)場(chǎng)的狀況,從而實(shí)時(shí)控制交通信號(hào)燈的切換,緩解交通擁堵的情況,同時(shí)也極大的減少了交警的負(fù)擔(dān)。
四、前期已轉(zhuǎn)化取得的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益:無(wú)
特別聲明
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