本发明涉及智慧交通，尤其涉及一种基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统。
背景技术：
1、随着高速公路交通流量的快速增长，收费站车道的拥堵问题日益突出。传统收费站车道调度多采用固定模式（如etc专用车道与人工车道分离，车道方向固定等），或依赖于人工经验或预设规则，难以根据实际交通状况进行动态调整，导致车道利用率低、通行效率低下，用户体验不佳，并造成交通拥堵和安全隐患。
2、为提高收费站的车道利用率、通行效率和用户体验，发明一种智能化、动态化的车道调度系统显得尤为重要。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的局限和缺陷，本发明提供一种基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，包括交通流数据采集模块、强化学习决策模块、车道控制模块、发布交通信息模块；
2、所述交通流数据采集模块包括预设种类的传感器；
3、所述强化学习决策模块包括状态编码器和动作生成器，用于输出动态车道调度策略；
4、所述车道控制模块用于根据所述强化学习决策模块的动态车道调度策略，对收费站车道方向进行动态切换；
5、所述发布交通信息模块用于发布交通信息，所述交通信息用于根据所述收费站车道方向的动态切换引导车辆选择对应的车道。
6、可选的，所述预设种类的传感器包括地磁传感器、高清车牌识别摄像机、雷视一体机、etc/rfid读写器、音频传感器之中的至少一个。
7、可选的，所述地磁传感器设置在每条车道的入口、中部、出口，用于采集车辆存在信号、车辆通过时间、时间占有率，根据双线圈间隔计算车辆速度、车身长度，通过连续的触发状态实时推断车道的排队长度。
8、可选的，所述高清车牌识别摄像机设置在收费站顶棚或龙门架，用于捕捉车辆特征信息，所述车辆特征信息包括车牌号码、通过时间戳、车辆类型、缴费方式、车辆颜色之中的至少一个。
9、可选的，所述雷视一体机设置在收费站前方500米以及收费站入口区域，用于监测全断面交通流状况，所述全断面交通流状况包括流量、平均速度、车道占有率、车辆队列形成与消散过程、异常停车、拥堵之中的至少一个。
10、可选的，所述etc/rfid读写器设置在每条车道上方，用于获取交易数据，所述交易数据包括etc交易时间、obu信息之中的至少一个。
11、可选的，所述音频传感器设置在收费亭或收费站顶棚，用于捕捉异常声学事件，所述异常声学事件包括急刹车、碰撞之中的至少一个。
12、可选的，所述强化学习决策模块用于根据所述车辆数据通过强化学习算法进行训练，对所述动态车道调度策略进行学习和优化。
13、可选的，所述车道控制模块用于根据所述动态车道调度策略对收费站的车道进行控制，以缓解车辆拥堵或提高车辆通行效率。
14、可选的，所述交通流数据采集模块用于实时获取车辆数据，所述车辆数据包括车道方向与排队长度、出口车辆到达率、入口车辆到达率之中的至少一个；
15、所述交通流数据采集模块用于采用无线传输技术将所述车辆数据实时传输给所述强化学习决策模块；
16、所述发布交通信息模块发布交通信息的方式包括情报板、广播之中的至少一种。
17、本发明具有下述有益效果：
18、本发明提供一种基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，通过实时采集交通流数据，并利用深度强化学习算法进行动态调度，实现了车道利用率的显著提升和通行效率的优化。该系统首先通过交通流数据采集模块收集车道方向与排队长度、出/入口车辆到达率等信息，然后通过无线传输技术将这些数据实时传输至强化学习决策模块。在此模块中，算法根据实时数据自适应调整车道调度策略，避免了传统固定模式或人工经验的局限性，确保了车道调度的科学合理性。通过目标优化，本发明不仅提高了通行效率，还降低了拥堵程度，提升了用户体验，从而实现了收费站运营效率的全面提升。采用数据驱动的方式，本发明基于实时交通流数据进行决策，避免了人为因素的干扰，确保了调度结果的可靠性和准确性。此外，本发明的深度强化学习技术具有广泛的应用前景，适用于高速公路等多种交通场景，为解决交通拥堵和提升交通管理效率提供了一种有效的技术方案。
1.一种基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，包括交通流数据采集模块、强化学习决策模块、车道控制模块、发布交通信息模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，所述预设种类的传感器包括地磁传感器、高清车牌识别摄像机、雷视一体机、etc/rfid读写器、音频传感器之中的至少一个。
3.根据权利要求2所述的基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，所述地磁传感器设置在每条车道的入口、中部、出口，用于采集车辆存在信号、车辆通过时间、时间占有率，根据双线圈间隔计算车辆速度、车身长度，通过连续的触发状态实时推断车道的排队长度。
4.根据权利要求3所述的基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，所述高清车牌识别摄像机设置在收费站顶棚或龙门架，用于捕捉车辆特征信息，所述车辆特征信息包括车牌号码、通过时间戳、车辆类型、缴费方式、车辆颜色之中的至少一个。
5.根据权利要求4所述的基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，所述雷视一体机设置在收费站前方500米以及收费站入口区域，用于监测全断面交通流状况，所述全断面交通流状况包括流量、平均速度、车道占有率、车辆队列形成与消散过程、异常停车、拥堵之中的至少一个。
6.根据权利要求5所述的基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，所述etc/rfid读写器设置在每条车道上方，用于获取交易数据，所述交易数据包括etc交易时间、obu信息之中的至少一个。
7.根据权利要求6所述的基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，所述音频传感器设置在收费亭或收费站顶棚，用于捕捉异常声学事件，所述异常声学事件包括急刹车、碰撞之中的至少一个。
8.根据权利要求7所述的基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，所述强化学习决策模块用于根据所述车辆数据通过强化学习算法进行训练，对所述动态车道调度策略进行学习和优化。
9.根据权利要求8所述的基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，所述车道控制模块用于根据所述动态车道调度策略对收费站的车道进行控制，以缓解车辆拥堵或提高车辆通行效率。
10.根据权利要求9所述的基于深度强化学习的智慧收费站车道调度系统，其特征在于，所述交通流数据采集模块用于实时获取车辆数据，所述车辆数据包括车道方向与排队长度、出口车辆到达率、入口车辆到达率之中的至少一个；