机构
学者
学者
文献
教师论文
优秀毕业生论文
Open
首页
/
教师论文
/
基于卷积神经网络的智能交通信号控制研究
王丽君
信息工程学院 /
下载
基于卷积神经网络的智能交通信号控制研究
王丽君;史二娜;
信息技术.2020.10
卷积神经网络
智能交通
信号控制
采样层
为提高智能交通信号在实际应用中的效率,提出一种改进的控制方法,将交通信号图像输入卷积神经网络的输入层,通过卷积层与采样层的卷积计算、残差计算以及梯度计算识别交通信号,将识别交通信号结果选取自适应跳跃式信号控制方法实现智能交通信号控制,用双层管道模型表示智能交通信号控制区域车辆流动情况,通过内外层管道路侧单元获取车辆通行信息,利用车辆权重之和及影响绿灯时间分配车辆数量实现智能交通信号控制。实验结果表明,文中方法可有效控制交通信号,不同时段车辆通过率均高于25%,获得了理想的交通信号控制结果。
同刊文献
一种优化的相似度协同过滤推荐算法
2023
城市交通网络智能算法优化与建模研究
2022
一种羌绣数字化管理展示系统设计与研究
2021
基于虚拟现实技术(VR)的动画交互性设计分析
2019