1.一种基于交通灯状态的动态化静默监测混合区方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤1.使用基于交通灯状态的静默监测混合区模型来监测自身状态，为其对应的车道设置最短静默长度lsmmin；
当初始化状态为红色或黄色statusstart＝red||yellow时，依据斑马线位置向后建立lsm＝lsmmin长度的矩形混合区；
当初始化状态为绿色时statusstart＝green，直接跳转至步骤2；
所述的交通灯内含基础设施rsu，基础设施rsu广播信息{静默区启动标识ism，静默区位置坐标possm，静默区当前长度lsm}来进行静默混合区模型的建立；
步骤2.当交通灯状态变为绿色statust＝green时，关闭混合区静默功能ism＝0，同时交通灯持续监测收集该区域内每秒新增车辆数进行数据记录data[t][vehicles]；
步骤3.当交通灯状态变为黄色statust＝yellow时，收集绿灯时每秒新增车辆信息data[t][vehicles]、车道数量信息lane、交通灯各状态时间信息tstatus，并传入预测算法；
步骤4.预测算法实现基于不同场景选择调优；通过收集各类信息，在适合该车道数和绿灯时长占比的情况下，利用预测算法选用误差允许和运行时长允许内的最小化资源消耗预测方案来预测下一阶段红灯时每秒新增车辆信息predata[t][vehicles]；
步骤5.通过新增车辆信息predata[t][vehicles]，计算该红灯阶段各车道总停留的车辆数totalvehiclesred，然后通过该车辆数计算能刚好容纳所有车辆的最佳静默长度lsm；
步骤6.在黄灯结束时，基础设施rsu广播信息{静默区启动标识ism＝1，静默区位置坐标possm，静默区当前长度lsm}，建立新最佳长度的静默区，使得车辆进入时保持静默，车辆离开时进行假名的更换并同时重新开启信标的广播；
步骤7.周期性循环步骤2到步骤6至本次任务结束。
2.根据权利要求1所述的一种基于交通灯状态的动态化静默监测混合区方法，其特征在于：所述预测算法中的目标函数涉及cpu能耗和内存占用，目标函数是使得资源消耗最小化。
3.根据权利要求2所述的一种基于交通灯状态的动态化静默监测混合区方法，其特征在于：所述预测算法的执行时间保证在黄灯的时间段内。
4.根据权利要求2所述的一种基于交通灯状态的动态化静默监测混合区方法，其特征在于：所述预测算法中用车道数的倍数来限制预测误差的车辆数。
5.根据权利要求2至4项中任一项所述的一种基于交通灯状态的动态化静默监测混合区方法，其特征在于：所述的预测算法选用简单平均算法、auto-arima算法、prophet算法或lstm算法。