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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利基于多通道車輛檢測與立體特征標注的交通燈控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115565388B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211222380.4，技術領域涉及：G08G1/081；該發明授權基于多通道車輛檢測與立體特征標注的交通燈控制方法是由丁飛;張楠;朱躍;都秉甲;趙崢;張登銀;朱洪波設計研發完成，并于2022-10-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多通道車輛檢測與立體特征標注的交通燈控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多通道車輛檢測與立體特征標注的交通燈控制方法，屬于車輛檢測和交通燈控制領域，該方法包括利用車輛檢測模型采集交叉路口車輛信息；在重要的路段和交叉口引入時空雙維度的道路擁堵重要性系數，形成路網交通流立體特征標注；建立基于模糊神經網絡的交通燈控制系統，將得到的區域路網交通狀態擁擠指數作為模糊神經網絡的輸入，獲得預測出的交通燈控制信息。本發明提供的基于多通道車輛檢測與立體特征標注的交通燈控制方法，考慮多路口、多車道、車輛時空分布情況對交通燈控制的影響因素，通過神經網絡技術來進行模糊信息處理，并自動提取模糊規則以及生成模糊隸屬函數，為觀察和研究網絡交通狀態的演化提供了可視化方法。

本發明授權基于多通道車輛檢測與立體特征標注的交通燈控制方法在權利要求書中公布了：1.基于多通道車輛檢測與立體特征標注的交通燈控制方法，其特征在于，具體包括如下步驟： 步驟a、利用車輛檢測模型進行特征檢測，采集交叉路口車輛信息； 步驟b、基于步驟a中收集到的交叉路口車輛信息對三維平面道路上車輛擁堵狀態進行分析，添加路網中各路段和交叉口的重要性權重系數，得到區域路網交通狀態擁擠指數，形成路網交通流立體特征標注； 步驟b中添加路網中各路段和交叉口的重要性權重系數得到區域路網交通狀態擁擠指數的過程具體包括： 采用圖論的方法表示路網，將路網抽象為帶權有向圖，將交叉口抽象為路網中的節點，相鄰節點之間的路段抽象為邊；由交叉口及路段組成的區域路網模型可描述為:G＝{I,L}；其中，I表示區域路網中交叉口集合，I＝{I1,I2,…In}，In表示區域路網交叉口集合中第n個交叉口，L＝{lij|lij＝Ii,Ij；i,j＝1,2,…,n,i≠j}代表相鄰節點間路段集合；lij表示存在一條從路口Ii到路口Ij的路段，其長度為lij； 步驟b1、首先建立路段和交叉口的交通狀態模型，再進行計算整合成區域路網整體的交通狀態矩陣； 所述路段交通狀態模型如下： 其中，為路段Lij的交通狀態值，為路段Lij的最高限速，vij為路段Lij的平均速度，qij為實測流量，Cij為通行能力，α、β為模型參數，α+β＝1且α,β∈[0,1]；當路段實際流量較小時，車輛間的干擾較小，運行速度大，交通狀態較好，路段狀態值也越小，反之同理； 所述交叉口交通狀態模型如下： 其中，Pi I為交叉口i的交通狀態值；飽和度R為交叉口實際交通量與通行能力之比，其公式為：其中R為交叉口進口道飽和度，Q、C分別為進口道的實際交通流量和通行能力，S為信號相位飽和流量，c為信號周期時長，g為有效綠燈時間；Ri為交叉口關鍵路段入口道最大飽和度；mi為交叉口i的關鍵路段數； 根據區域路網拓撲結構可得出表征實際路網物理連接關系的節點鄰接矩陣AGmn，元素由如下公式表示： 其中，aij＝1時表明交叉口i和j存在實際通行路段，反之不存在或禁行； 通過在不同路段上采集的交通參數，可計算不同路段、交叉口在[tk,tk+1]時間段的交通狀態值；在鄰接矩陣基礎上結合路段交通狀態構成路網鄰接交通狀態矩陣，記為AP＝{pijt}，其中pijt可由如下公式表示； 其中pijt表示t時刻路網中不同路段交通狀態指數；若pijt＝∞表示路段不存在或禁行； 步驟b2、考慮單位長度上的通行能力，使用空間重要性系數來體現常發性擁堵路段和交叉口在路網中的空間分布狀態，所述路段及交叉口的空間重要性系數如下： 其中，和為關鍵系數，取值范圍為[0,1]；mi為交叉口所管轄路段； 利用擁堵時間百分比反映交通路網擁堵出現的頻率及程度，定義時間重要性系數為城市路網在一天中某一時間段內發生某一擁堵程度的頻率系數，針對不同時間段路網交通評判擁堵的標準不統一，因此需要根據城市真實情況選取不同的交通擁堵閾值γ；若道路路段擁堵等級ftlij大于交通擁堵閾值，則表示處于擁堵狀態，反之則處在暢通狀態；各路段應滿足如下條件： 其中，ftlij用以判斷在統計天數內第t個時間段內路段lij的擁堵狀態，Gratlij表示為統計天數內第t個時間段內單一路段擁堵等級，Fijt表示路段lij狀態為擁堵的頻率總數，N為總時間段數； 利用時段擁堵時長比來表示時間重要性系數，路段時間重要性系數和交叉口時間重要性系數如下： 其中，Ft為所有路段狀態為擁堵的頻率總和； 綜合上述路段和交叉口的時間重要性系數、空間重要性系數兩者對區域路網交通狀態的影響，進行歸一化整理，得出路網交通狀態權重模型；路段權重模型和交叉口權重模型公式如下： 通過區域路網中對路段和交叉口的時空重要性權重模型的分析，路段權重系數矩陣WLt和交叉口權重向量WIt如下： WIt＝w1w2…wn； 步驟b3、在步驟b1得到的區域路網整體的交通狀態矩陣的基礎上考慮路段、交叉口時空重要性權重，則區域路網狀態模型如下： 其中，PG為區域路網交通狀態矩陣；元數PIijt為路網單元的交通狀態，當i≠j時，PIijt表示路段的交通狀態指標，當i＝j時，PIijt表示交叉口的狀態指標，當PIijt＝∞時，表示不存在Lij路段；PIijt值反映了路段或交叉口擁擠程度，值越大表示越擁擠； 計算區域路網整體的交通狀態擁擠指數PI的值： 其中，PI為區域路網交通狀態擁擠指數，用來表示路網中子區域交通擁擠狀態的程度；通過分析可知，PI值越大路網越擁擠；PI值越小表明整個路網交通比較暢通；λ為模型參數，取值為[0,1]； 步驟c、建立基于模糊神經網絡的交通燈控制系統，將步驟b得到的區域路網交通狀態擁擠指數作為模糊神經網絡的輸入，計算得出一段時間內區域路網交通擁堵狀態與交通燈控制結果的對應關系，獲得預測出的交通燈控制信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。