智能交通车流量管理方法

一、成果基本信息

二、成果简介

    为解决车流量高峰时传统的红绿灯不能进行灵活调节交通信号灯的等候时间，以缓解交通拥堵的技术问题，被成果设计一种智能交通车流量管理方法，主要分为几个步骤：S1，设计基础神经网络用于检测车辆等信息；S2，采集图片样本，将图片样本分为训练集和测试集，对训练集的图片样本进行初始化；S3，在初始网络下，对训练集进行神经网络训练，然后使用测试集对训练得到的神经网络进行评估，得到车流量分类检测模型；S4，通过布设在检测路段的摄像头，采集车流状况图像；S5，将采集到的车流状况图像通过车流量分类检测模型进行车流量分类分析，得到车流量分类检测信息。S6，根据车流量分类检测信息按照时间进行分析得到检测路段的车流量高峰时间和最大车流量的车类别；S7，根据交通信号灯调节规则，在检测路段的车流量高峰时间时，调节检测路段的路口信号灯的切换和倒计时显示，并根据最大车流量的车类别调节交通信号灯显示车通行的时长。本成果结合计算机技术和深度学习理论，可以对车流量分类检测模型进行训练，从而对于通过检测路段的车辆进行不同车辆类型进行区分，以及根据不同类型车辆分别进行车流量统计。

三、成果转化预期：基于本成果设计的检测系统可以根据车流量分类检测信息对检测路段内和相邻路口的交通信号灯进行切换和倒计时显示，实现能够实时观察交通现场的状况，从而实时控制交通信号灯的切换，缓解交通拥堵的情况，同时也极大的减少了交警的负担。   

四、前期已转化取得的社会经济效益:无

特别声明

1.本公告仅对成果进行推介，接受意向方咨询与洽谈，以上介绍中的内容仅供参考。

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项目联系人 ：赵经理  

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