交通信号灯控制方法、临时交通指挥系统和装置与流程

本申请涉及信号处理技术领域，特别是涉及一种交通信号灯控制方法、临时交通指挥系统和装置。

背景技术：

随着城市车辆增加，交通指示灯系统在维持城市交通秩序方面的作用越来越重要。然而，由于交通指示灯系统年久失修，或者灾害天气例如台风、暴风雪等，都会造成交通灯指示系统出现故障，使得交通会陷入混乱。

传统技术中，通过在交通指示灯出现故障的路口设置一个临时交通指挥系统，通过临时交通指挥系统中的交通指示灯，来引导该路口的车辆按序行驶。

但是，由于上述临时交通指挥系统中的交通指示灯的设置是固定不变的，或者需要人力介入来调整，使用灵活性较差。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种交通信号灯控制方法、临时交通指挥系统和装置。

一种交通信号灯控制方法，所述方法包括：

获取对所处道路环境进行扫描获得的扫描数据；

对所述扫描数据进行处理，获得所述道路环境的交通环境信息，所述交通环境信息包括：所述道路环境中的行人、车辆和交通障碍物的信息中的至少一种；

确定与根据所述交通环境信息匹配的交通引导策略，并根据所述交通引导策略确定交通灯控制参数；

根据所述交通灯控制参数控制临时交通信号灯的工作状态。

在其中一个实施例中，所述对所述扫描数据进行处理，获得所述道路环境的交通环境信息，包括：

将所述扫描数据输入预设的深度学习模型，通过所述深度学习模型识别所述道路环境中的行人和/或车辆，及其位置信息；

统计所述道路环境中各个车道的车辆数量，和/或各个人行道的行人数量。

在其中一个实施例中，所述确定与根据所述交通环境信息匹配的交通引导策略，包括：

将车辆数量最大的车道确定为目标调整车道；

确定与所述目标调整车道匹配的目标调整信号灯的显示颜色为绿色，并确定在该显示颜色下的显示时长；

按照预设交通灯规则调整其余信号灯的显示颜色和显示时长。

在其中一个实施例中，所述确定与所述目标调整车道匹配的目标调整信号灯的显示颜色为绿色，包括：

获取所述目标调整车道中车辆可驶入的待驶入车道；

将所述待驶入车道的车辆数量小于第二预设阈值的车道，确定为目标驶入车道；

确定所述目标调整信号灯中，与所述目标驶入车道对应的信号灯的显示颜色为绿色。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：将交通数据发送给交通指挥中心，并接收所述交通指挥中心返回的指令信息；所述交通数据包括所述扫描数据、所述交通环境信息和所述交通灯控制参数中的至少一种。

在其中一个实施例中，所述获取对所处道路环境进行扫描获得的扫描数据之后，所述方法还包括：

识别所述扫描数据中的道路标识线；所述道路标识线包括车道划分线、人行道线以及车辆指引标识；

根据所述道路标识线，确定所述道路环境的各个道路功能区域；

匹配所述各个车道与所述临时交通信号灯中的各个信号灯。

一种临时交通指挥系统，所述系统包括：传感器、临时交通信号灯，以及与所述传感器和所述临时交通信号灯连接的计算机设备；

所述传感器对道路环境进行扫描，获取扫描数据；

所述计算机设备对所述扫描数据进行处理，获得所述道路环境的交通环境信息，所述交通环境信息包括：所述道路环境中的行人、车辆和交通障碍物的信息；确定与根据所述交通环境信息匹配的交通引导策略，并根据所述交通引导策略确定交通灯控制参数。

一种交通信号灯控制装置，所述装置包括：

扫描模块，用于获取对所处道路环境进行扫描获得的扫描数据；

处理模块，用于对所述扫描数据进行处理，获得所述道路环境的交通环境信息，所述交通环境信息包括：所述道路环境中的行人、车辆和交通障碍物的信息；

确定模块，用于确定与根据所述交通环境信息匹配的交通引导策略，并根据所述交通引导策略确定交通灯控制参数；

控制模块，用于根据所述交通灯控制参数控制临时交通信号灯的工作状态。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述交通信号灯控制方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述交通信号灯控制方法的步骤。

上述交通信号灯控制方法、临时交通指挥系统和装置，计算机设备获取对所处道路环境进行扫描获得的扫描数据，并对扫描数据进行处理，获得道路环境的交通环境信息，然后确定与根据交通环境信息匹配的交通引导策略，进一步根据交通引导策略确定交通灯控制参数，并根据交通灯控制参数控制临时交通信号灯的工作状态。由于计算机设备根据根据扫描数据获得了道路环境的交通环境信息，可以根据不同的交通环境信息来指定不同的交通引导策略，从而使得到的临时交通信号灯的控制参数可以随交通环境的变化而进行调整，提高了临时交通信号灯的使用灵活性。

附图说明

图1为一个实施例中交通信号灯控制方法的应用环境图；

图2为一个实施例中交通信号灯控制方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中交通信号灯控制方法的流程示意图；

图4为另一个实施例中交通信号灯控制方法的流程示意图；

图5为另一个实施例中交通信号灯控制方法的流程示意图；

图6为另一个实施例中交通信号灯控制方法的流程示意图；

图7为另一个实施例中临时交通指挥系统的应用环境图；

图8为一个实施例中临时交通指挥系统的结构框图；

图9为一个实施例中交通信号灯控制装置的结构框图；

图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的交通信号灯方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，传感器130可以但不限于是激光雷达、毫米波雷达、摄像头以及红外等类型的传感器，可以是一个传感器，也可以是多个传感器的组合，在此不做限定；计算机设备110分别与传感器130和临时交通信号灯120连接。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种交通信号灯控制方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：

s101、获取对所处道路环境进行扫描获得的扫描数据。

其中，上述扫描数据可以是激光雷达获得的点云数据，也可以是摄像头采集得到的图像数据，对于上述扫描数据的具体类型在此不做限定。上述道路环境是指需要临时交通信号灯对交通进行引导的环境，可以是城市中的交通路口，也可以是运输公路，或者乡村公路等，对于上述道路环境的类型在此不做限定。

具体地，计算机设备可以直接接收传感器发送的扫描数据，也可以是传感器将扫描数据上传至交通控制中心之后，接收上述交通控制中心发送的扫描数据；计算机设备可以通过有线连接的方式获取上述扫描数据，也可以通过无线连接的方式获取上述扫描数据，对于上述扫描数据的获取方式在此不作限定。

s102、对扫描数据进行处理，获得道路环境的交通环境信息，交通环境信息包括：道路环境中的行人、车辆和交通障碍物的信息中的至少一种。

其中，交通环境信息是指计算机设备对扫描数据进行处理，获得的当前道路环境的感知信息，例如，可以是当前道路环境中行人数量，也可以是当前道路环境中的各种车辆类型的分布，例如自行车、电动车以及汽车分别位于上述道路环境的哪些区域，还可以是当前道路中存在的交通障碍物的信息，比如交通障碍物的位置、交通障碍物的尺寸以及交通障碍物周围车辆情况等，对于上述交通环境信息的具体内容在此不做限定。

在对扫描数据进行处理时，计算机设备可以通过轮廓识别方法，对点云数据进行识别，获取上述道路环境中的行人、车辆和/或交通障碍物的位置；也可以通过图像识别方法，获取摄像头采集的图像信息中的行人、车辆和/或交通障碍物，还可以通过多次扫描数据，获取上述道路环境中的行人的前进速度、前进方向，以及车辆的行驶速度；还可以通过机器学习算法对上述扫描数据进行处理，对于上述扫描数据的处理方法，在此不做限定。

s103、确定与根据交通环境信息匹配的交通引导策略，并根据交通引导策略确定交通灯控制参数。

其中，上述交通引导策略是指根据交通环境信息确定的，用于引导当前环境中的车辆以及行人的交通，使当前道路的交通调整到合适的状态。上述交通引导策略可以是某一道路环境对应的交通引导策略，例如计算机设备可以通过交通环境信息确定该道路环境中，某一方向的车流量较大，根据上述情况确定交通引导策略，例如延长临时交通信号灯中该方向对应的信号灯的绿灯显示时长；还可以是某一时间段内的交通引导策略，例如对于某一道路环境中，早高峰和晚高峰的车辆拥堵路段不同，可以针对上述情况确定交通引导策略，缓解高峰期交通拥堵；还可以是根据交通环境信息，实时判断当前交通状况，及时调整临时交通信号灯的显示状态，例如在当前临时交通信号灯的显示状态结束之前，确定下一显示状态；还可以是针对临时突发状况进行临时调整，例如道路环境中某一区域出现交通障碍物，例如横在路上的树干、或者出现故障的车辆等，计算机设备可以根据上述突发状况来确定交通引导策略，待上述突发状况恢复后，将临时交通信号灯调整为正常工作状态；对于上述交通引导策略的具体类型，在此不做限定。

具体地，上述交通引导策略可以包括对临时交通信号灯的显示颜色的调整策略，还可以包括对显示时长的调整策略，还可以是对信号灯的显示方向的调整策略，例如直行灯调整为左转灯；上述调整策略可以包括对上述信号灯的显示方式的调整方法，还可以包括对上述信号灯的显示状态的多个调整步骤，对于上述交通引导策略的具体内容，在此不做限定。

计算机设备在根据交通环境信息确定交通引导策略时，可以根据交通道路信息，从预设的多种交通灯显示方案中选择一种合适的方案，例如根据道路环境中的车流量，选择与该车流量匹配的交通灯显示方案；另外，还可以根据交通道路信息，针对不同的交通状况，例如根据当前的车流量，计算合适的交通灯显示时长，对于上述交通引导策略的具体确定方式，在此不做限定。

具体地，计算机设备在确定了交通引导策略后，可以确定出临时交通信号灯按照上述交通引导策略显示时，所对应的控制参数，上述交通灯控制参数可以是控制指令，还可以是一组数字控制信号，对于上述交通灯控制参数的具体形式在此不做限定。

s104、根据交通灯控制参数控制临时交通信号灯的工作状态。

具体地，计算机设备确定出交通灯控制参数后，可以将上述控制参数发送给临时交通灯设备，使上述临时交通信号灯可以按照上述控制参数，显示上述交通引导策略对应的交通灯状态。

上述交通信号灯控制方法，计算机设备获取对所处道路环境进行扫描获得的扫描数据，并对扫描数据进行处理，获得道路环境的交通环境信息，然后确定与根据交通环境信息匹配的交通引导策略，进一步根据交通引导策略确定交通灯控制参数，并根据交通灯控制参数控制临时交通信号灯的工作状态。由于计算机设备根据根据扫描数据获得了道路环境的交通环境信息，可以根据不同的交通环境信息来指定不同的交通引导策略，从而使得到的临时交通信号灯的控制参数可以随交通环境的变化而进行调整，提高了临时交通信号灯的使用灵活性。

图3为另一个实施例中交通信号灯控制方法的流程示意图，本实施例涉及计算机设备获得交通环境信息的一种具体方式，在上述实施例的基础上，如图3所示，上述s102包括：

s201、将扫描数据输入预设的深度学习模型，通过深度学习模型识别道路环境中的行人和/或车辆，及其位置信息。

具体地，计算机设备可以通过深度学习模型对扫描数据进行处理，来获取交通环境信息。计算机设备可以直接将扫描数据输入预设的深度学习模型，也可以先将扫描数据进行滤除杂散信号的处理后，再输入上述深度学习模型中，对于上述输入方法在此不做限定。

进一步地，计算机设备可以通过深度学习模型来识别道路环境中的行人和/或车辆，并确定上述道路环境中的行人和/或车辆的位置；例如，可以先识别出道路环境中的行人和/或车辆，然后建立道路环境所在的坐标系，确定上述行人和/或车辆的坐标位置。

s202、统计道路环境中各个车道的车辆数量，和/或各个人行道的行人数量。

计算机设备在确定了上述道路环境中的行人和/或车辆及其坐标位置后，可以获得道路环境中各个车道的车辆数量，和/或各个人行道的行人数量。具体地，计算机设备可以在上述道路环境坐标系中，获取各个车道和各个人行道的区域范围，然后在各个车道的区域范围内，对识别出的车辆进行标记，根据上述标记统计出各个车道所对应的车辆数量；也可以在各个人行道的区域范围内，对识别出的行人进行标记，然后根据上述标记统计出各个人行道所对应的行人数量；另外，计算机设备还可以先对道路环境中识别出的行人和车辆进行标记，然后获取各个车道和各个人行道的区域范围，并根据上述区域范围对标记进行统计，最后得到各个车道的车辆数量，和/或各个人行道的行人数量。对于上述统计方式，在此不做限定。

其中，计算机设备在获取各个车道和各个人行道的区域范围时，可以通过对扫描信息进行处理，识别出各个车道和各个人行道；也可以接收交通控制平台发送的数据，确定出各个车道和各个人行道对应的区域坐标；还可以通过交警人员对上述计算机设备进行参数设置而获取，对于上述区域范围的获取方式，在此不做限定。

上述交通信号灯控制方法，计算机设备通过深度学习模型，可以快速准确地识别出道路环境中不同区域的行人数量和/或车辆数量，使得计算机设备可以根据上述行人数量和/或车辆数量，制定与当前道路环境更匹配的交通引导策略。

图4为另一个实施例中交通信号灯控制方法的流程示意图，本实施例涉及计算机设备确定交通引导策略的一种具体方式，在上述实施例的基础上，如图4所示，上述s103包括：

s301、将车辆数量最大的车道确定为目标调整车道。

具体地，计算机设备在获取了各个车道的车辆数量后，可以通过将各个车辆数量进行比较，确定出哪一个车道中的车辆数量最大，然后，可以将车辆数量最大的车道确定为目标调整车道，使得计算机设备可以指定相应的交通引导策略，使车辆最多的车道中的车辆优先通行，缓解道路交通拥堵。

s302、确定与目标调整车道匹配的目标调整信号灯的显示颜色为绿色，并确定在该显示颜色下的显示时长。

具体地，计算机设备可以获取道路环境中的各个车道与临时交通信号灯中各组信号灯之间的匹配关系，也就是说，每个车道中的车辆是根据那个信号灯的指示来行驶的。计算机设备可以通过扫描数据，获得各个车道的方向，并与交通信号灯的各组信号灯的方向进行匹配，来确定上述匹配关系；也可以是通过交警人员来设置，对于上述匹配关系的获取方式，在此不做限定。

进一步地，计算机设备确定目标调整车道中的车辆优先通行时，可以将与该目标调整车道匹配的信号灯的显示颜色调整为绿色。计算机设备可以将这一组信号灯中的各个灯的颜色均设置为绿色，使该目标调整车道中的车辆可以按照规则向各个方向行驶，也可以将部分灯设置为绿色，例如在直行之后的车道中车辆较多时，可以将直行灯设置为红色，将左转灯以及右转灯设置为绿色。对于上述信号的显示颜色的确定方式，在此不做限定。

计算机设备可以按照当前道路环境的交通灯显示时长，确定绿灯显示时长，也可以根据上述目标调整车道中的车辆数量，确定一个与上述车辆数量匹配的绿灯显示时长，例如上述车辆数量包含于预设的阈值区间时，可以将与该阈值区间匹配的显示时长确定为绿灯显示时长，还可以根据车辆数量，以及车辆行驶通过上述道路路口的平均时长，计算绿灯显示时长，例如，目标调整车道中的车辆数量为30时，车辆通过该路口的平均时长为3秒，那可以计算出绿灯显示时长为90秒；对于上述显示时长的确定方式在此不做限定。

s303、按照预设交通灯规则调整其余信号灯的显示颜色和显示时长。

在确定了与目标车辆匹配的信号灯的显示颜色和显示时长后，可以按照预设的交通规则来调整其余信号灯的显示颜色和显示时长，上述预设的交通规则用于保障车辆行驶安全，例如，东西方向车辆直行时，南北方向的车辆停止；另外，根据上述交通规则调整其余信号灯的显示状态，还可以使不同方向行驶的车辆在道路中的行驶路线不交叉，避免交通拥堵。

上述交通信号灯控制方法，计算机设备将车辆数量最大的车道确定为目标调整车道，使该车道中的车辆能够优先通行，通过上述方法可以使计算机设备根据车辆数量灵活地确定交通引导策略，进一步提高了临时交通信号灯使用的灵活性。

图5为另一个实施例中交通信号灯控制方法的流程示意图，本实施例涉及计算机设备调整信号灯显示颜色的一种方式，在上述实施例的基础上，如图5所示，上述s302包括：

s401、获取目标调整车道中车辆可驶入的待驶入车道。

在上述s301的基础上，计算机设备确定了目标调整车道之后，可以确定出上述目标调整车道中的车辆，按照交通规则可以驶入的车道，为待驶入车道，例如，目标调整车道中的车辆可以直行、左转以及右转驶入的车道。

s402、将待驶入车道的车辆数量小于第二预设阈值的车道，确定为目标驶入车道。

进一步地，计算机设备可以将上述待驶入车道的车辆数量与第二预设阈值相比，当上述车辆数量小于第二预设阈值时，计算机设备认为该待驶入车道上的车辆较少，可以引导目标调整车道中的车辆驶入该车道；如果待驶入车道中的车辆大于预设第二阈值，计算机设备认为该待驶入车道上的车辆较多，可以将目标调整车道中的车辆引导至其它待驶入车道中，以免造成该车道拥堵。

s403、确定目标调整信号灯中，与目标驶入车道对应的信号灯的显示颜色为绿色。

计算机设备确定了目标驶入车道之后，可以将与目标调整车道行驶至该目标驶入车道匹配的信号灯显示为绿色。

上述交通信号灯控制方法，计算机设备在确定了目标调整车道之后，通过确定目标驶入车道，能更快速地将目标调整车道中的车辆引导至其它车道，缓解该目标调整车辆中的交通拥堵，使得确定的交通引导策略与当前的交通环境信息更匹配。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述方法还包括：将交通数据发送给交通指挥中心，并接收交通指挥中心返回的指令信息；交通数据包括扫描数据、交通环境信息和交通灯控制参数中的至少一种。

具体地，计算机设备可以将交通数据发送给交通指挥中心，使得交通指挥中心可以根据上述交通数据，及时获取道路环境的交通状况，也可以与其它道路进行总体的交通协调。计算机设备可以通过有线连接的方式发送上述环境数据，也可以通过无线连接的方式发送，在此不做限定。

进一步地，计算机设备还可以接收交通指挥中心返回的指令信息，上述指令信息可以是计算机设备更新版本的指令，也可以是向计算设备发送道路环境相关的数据，对于上述指令信息的具体内容在此不做限定。

可选地，计算机设备可以接收交通指挥中心发送的移动指令，通过可移动装置，将临时交通信号灯移动至其它位置。

上述交通信号灯控制方法，计算机设备通过向交通指挥中心发送交通数据，可以使交通指挥中心根据上述交通数据对道路交通进行总体协调，可以更高效地引导交通。

图6为另一个实施例中交通信号灯控制方法的流程示意图，本实施例涉及计算机设备将车道与信号灯匹配的一种方式，在上述实施例的基础上，如图6苏轼，上述s101之后，还包括：

s501、识别扫描数据中的道路标识线；道路标识线包括车道划分线、人行道线以及车辆指引标识。

具体地，计算机设备可以通过图像识别，或者深度学习算法等，识别道路标识线，对于上述识别方法在此不做限定。

s502、根据道路标识线，确定道路环境的各个道路功能区域。

进一步地，计算机设备可以根据上述道路标识线，确定出各个道路功能区域，上述道路功能区域可以指各个人行道和各个车道，例如，计算机设备可以将车道划分线中的区域确定为车道，然后根据车道指引标识确定该车道是可以左转，还是可以左转直行的等；计算机设备还可以将人行道线所在的区域确定为人行道。

s503、匹配各个车道与临时交通信号灯中的各个信号灯。

计算机设备在确定了各个道路功能区域之后，可以根据根据各个信号灯的方向与上述各个车道的方向进行比较，来将各个车道与各个信号灯进行匹配，例如，计算机设备根据道路环境环境所在坐标，确定出其中一个车道位于临时交通信号灯的正北方向，那么计算机设备可以将朝向正北方向的信号灯与该车道进行匹配。

上述交通信号灯控制方法，计算机设备可以通过扫描数据将道路环境中的车道与信号灯进行匹配，使得不需要交警人员的操作，就可以适用于各种道路环境中，进一步提高了临时交通信号灯使用的灵活性。

为了使上述交通信号灯控制方法的描述更加清楚，以图7为例，对上述方法进行详细说明，以该方法应用于十字交叉路口为例进行说明，如图7所示，上述十字交叉路口可以包括四个交通支路，分别是北支路、南支路、东支路、西支路；其中每个交通支路均包括双向两个车道，分别为北1、北2、东2、东3、南3、南4、西4、西1，还包括位于上述四个交通支路路口的四个人行道12、23、34、14。临时交通信号灯包括四组信号灯，每组信号灯均包括一个直行灯、一个左转灯和一个右转灯，信号灯与照射方向一致的交通支路对应，如图1中，北支路与灯1对应，南支路与灯3对应，东支路与灯2对应，西支路与灯4对应。

传感器可以以上述中心位置为扫描基准，建立道路环境的坐标系，持续对道路环境进行全角度扫描，可以获取该交通路口的各个交通支路以及各个人行道的扫描数据，例如可以通过激光雷达获取道路环境的点云数据；上述扫描数据可以包括上述坐标系中各个点的行人、汽车以及道路障碍物等。

计算机设备可以通过预设的深度学习算法，识别出点云数据中的行人和车辆，并对上述行人和车辆进行标记；然后根据上述标记统计各个车道中的汽车数量，以及各个人行道上的行人数量；还可以通过连续多次的扫描结果获取各个行人通道上的行人前进速度，以及行人的前进方向等。例如，传感器的扫描范围约为200米，计算机设备可以获得当前交通道路中，车道北1的汽车数量为30，车道南4的汽车数量为2，车道西1上的汽车数量为18，车道东3上的汽车数量为3等。

计算机设备可以确定出车道北1的车辆数量最大，可能出现交通拥堵，将车道北1确定为目标驶入车辆；而车道西1的车数量也较高，大于了预设的第二阈值10，车道南4和东3的车辆数量比较小，因此将车道南4和东3确定为目标驶入车道。计算机设备可以调整灯1的直行灯和左转灯均为绿灯，右转灯为红灯，同时灯2、灯3和灯4的直行灯和左转灯均为红灯，右转灯均为绿灯，使车道北1中的车辆能尽快通过十字路口，驶入车道南4或者车道东3；同时，可以将车道北1的汽车数量与预设车辆数量与交通灯时长的对应关系，来确定此时各个交通灯的时长，例如车道北1的车辆数量较大，决策单元可以延长北支路和南支路对应交通信号灯的绿灯显示时长。

进一步地，在灯1的直行灯和左转灯的绿灯时长剩余3秒时，计算机设备可以根据扫描数据获取人行道14的区域a处有1个行人，且通过连续多次的扫描数据判断行人的前进速度平均为m，前进方向是从南向北；那么可以计算出该行人通过人行道需要的时长为8秒，可以将上述绿灯和红灯的显示时长延长5秒；灯1的直行灯和左转灯显示绿灯8秒后，转为红灯。

进一步地，计算机设备可以将上述各个交通信号灯的参数调整记录发送给交通指挥中心。

在该道路环境的固定交通灯恢复工作后，交通指挥中心可以向计算机设备发送指令，使上述临时交通信号灯可以根据指令移动到指定位置，例如一个临时安置位置，或者是另一个路口。

应该理解的是，虽然图2-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种临时交通指挥系统，上述系统包括：传感器130、临时交通信号灯120，以及与传感器和临时交通信号灯连接的计算机设备110；

传感器130对道路环境进行扫描，获取扫描数据；

计算机设备110对扫描数据进行处理，获得道路环境的交通环境信息，交通环境信息包括：道路环境中的行人、车辆和交通障碍物的信息；确定与根据交通环境信息匹配的交通引导策略，并根据交通引导策略确定交通灯控制参数。

本发明实施例提供的临时交通指挥系统，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图9所示，提供了一种交通信号灯控制装置，包括扫描模块10、处理模块20、确定模块30和控制模块40，其中：

扫描模块10，用于获取对所处道路环境进行扫描获得的扫描数据。

处理模块20，用于对扫描数据进行处理，获得道路环境的交通环境信息，交通环境信息包括：道路环境中的行人、车辆和交通障碍物的信息。

确定模块30，用于确定与根据交通环境信息匹配的交通引导策略，并根据交通引导策略确定交通灯控制参数。

控制模块40，用于根据交通灯控制参数控制临时交通信号灯的工作状态。

本发明实施例提供的交通信号灯控制装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，处理模块20包括：

识别单元，用于将扫描数据输入预设的深度学习模型，通过深度学习模型识别道路环境中的行人和/或车辆，及其位置信息；

统计单元，用于统计道路环境中各个车道的车辆数量，和/或各个人行道的行人数量。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，确定模块30包括。

第一确定单元，用于将车辆数量最大的车道确定为目标调整车道。

第二确定单元，用于确定与目标调整车道匹配的目标调整信号灯的显示颜色为绿色，并确定在该显示颜色下的显示时长。

调整单元，用于按照预设交通灯规则调整其余信号灯的显示颜色和显示时长。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，第二确定单元具体用于：获取目标调整车道中车辆可驶入的待驶入车道；将待驶入车道的车辆数量小于第二预设阈值的车道，确定为目标驶入车道；确定目标调整信号灯中，与目标驶入车道对应的信号灯的显示颜色为绿色。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述装置还包括发送模块，用于将交通数据发送给交通指挥中心，并接收交通指挥中心返回的指令信息；交通数据包括扫描数据、交通环境信息和交通灯控制参数中的至少一种。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述装置还包括匹配模块，用于：识别扫描数据中的道路标识线；道路标识线包括车道划分线、人行道线以及车辆指引标识；根据道路标识线，确定道路环境的各个道路功能区域；匹配各个车道与临时交通信号灯中的各个信号灯。

本发明实施例提供的交通信号灯控制装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

关于交通信号灯控制装置的具体限定可以参见上文中对于交通信号灯控制方法的限定，在此不再赘述。上述交通信号灯控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种交通信号灯控制方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取对所处道路环境进行扫描获得的扫描数据；

对扫描数据进行处理，获得道路环境的交通环境信息，交通环境信息包括：道路环境中的行人、车辆和交通障碍物的信息中的至少一种；

确定与根据交通环境信息匹配的交通引导策略，并根据交通引导策略确定交通灯控制参数；

根据交通灯控制参数控制临时交通信号灯的工作状态。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将扫描数据输入预设的深度学习模型，通过深度学习模型识别道路环境中的行人和/或车辆，及其位置信息；统计道路环境中各个车道的车辆数量，和/或各个人行道的行人数量。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将车辆数量最大的车道确定为目标调整车道；确定与目标调整车道匹配的目标调整信号灯的显示颜色为绿色，并确定在该显示颜色下的显示时长；按照预设交通灯规则调整其余信号灯的显示颜色和显示时长。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取目标调整车道中车辆可驶入的待驶入车道；将待驶入车道的车辆数量小于第二预设阈值的车道，确定为目标驶入车道；确定目标调整信号灯中，与目标驶入车道对应的信号灯的显示颜色为绿色。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将交通数据发送给交通指挥中心，并接收交通指挥中心返回的指令信息；交通数据包括扫描数据、交通环境信息和交通灯控制参数中的至少一种。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：识别扫描数据中的道路标识线；道路标识线包括车道划分线、人行道线以及车辆指引标识；根据道路标识线，确定道路环境的各个道路功能区域；匹配各个车道与临时交通信号灯中的各个信号灯。

本实施例提供的计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取对所处道路环境进行扫描获得的扫描数据；

对扫描数据进行处理，获得道路环境的交通环境信息，交通环境信息包括：道路环境中的行人、车辆和交通障碍物的信息中的至少一种；

确定与根据交通环境信息匹配的交通引导策略，并根据交通引导策略确定交通灯控制参数；

根据交通灯控制参数控制临时交通信号灯的工作状态。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将扫描数据输入预设的深度学习模型，通过深度学习模型识别道路环境中的行人和/或车辆，及其位置信息；统计道路环境中各个车道的车辆数量，和/或各个人行道的行人数量。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将车辆数量最大的车道确定为目标调整车道；确定与目标调整车道匹配的目标调整信号灯的显示颜色为绿色，并确定在该显示颜色下的显示时长；按照预设交通灯规则调整其余信号灯的显示颜色和显示时长。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取目标调整车道中车辆可驶入的待驶入车道；将待驶入车道的车辆数量小于第二预设阈值的车道，确定为目标驶入车道；确定目标调整信号灯中，与目标驶入车道对应的信号灯的显示颜色为绿色。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将交通数据发送给交通指挥中心，并接收交通指挥中心返回的指令信息；交通数据包括扫描数据、交通环境信息和交通灯控制参数中的至少一种。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：识别扫描数据中的道路标识线；道路标识线包括车道划分线、人行道线以及车辆指引标识；根据道路标识线，确定道路环境的各个道路功能区域；匹配各个车道与临时交通信号灯中的各个信号灯。

本实施例提供的计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。