基于计算机视觉的交叉口信号控制策略研究

• 作者: 余楚礼 朱强 杨开欣 田小森 郭谨玮 陈辰
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通 节能减排 控制策略 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 页码范围: 194-196
• 页数: 3页
• 分类号: TP319

摘要

应用计算机视觉技术研究了交叉口信号控制策略的优化问题。首先搭建了硬件实验平台,解决了交叉口交通状况实时感知问题;其次将深度强化算法应用到实际交通交叉路口场景中,有效提升交叉口通行效率,最后为了验证深度强化学习算法的有效性,应用SUMO软件搭建了典型交叉口仿真模型,应用深度强化学习算法得到实时最优信号配时。研究结果表明:将深度强化学习应用于交通信号的智能控制,能够得到良好的交通信号控制策略,有效地减少车辆停留时间、车辆延误和交通拥堵。其中,车辆的平均行驶时间减少了34.1%,平均队列长度缩短了19.4%,平均等待时间减少了24.0%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈辰	中国汽车技术研究中心有限公司	10	8	2.0	2.0
2	余楚礼	中国汽车技术研究中心有限公司	4	8	1.0	2.0
3	朱强	中国汽车技术研究中心有限公司	4	2	1.0	1.0
4	郭谨玮	中国汽车技术研究中心有限公司	3	0	0.0	0.0
5	杨开欣	中国汽车技术研究中心有限公司	3	0	0.0	0.0
6	田小森	中国汽车技术研究中心有限公司	2	0	0.0	0.0