一种基于方案知识库的城市交通信号控制系统和方法与流程

1.本发明涉及交通控制技术领域，特别涉及一种基于方案知识库的城市交通信号控制系统和方法。


背景技术：

2.随着城市机动车保有量的不断增长，道路在途交通流量随之激增，城市交通拥堵问题也愈发严重，城市交通信号控制层面的问题也愈发凸显。交通信号控制作为城市交通流组织优化的重要方法之一，以相位、相序、绿信比、相位差作为基本控制单元，为路口时空冲突的交通流分配相应的通行权，利用信号配时来适应交通特性的变化，以达到交通流有序高效通行的目的，通过合理配时信号灯和优化绿波带，实现智能化、精细化管控交通信号，有效改善城市交通运行环境。城市交通运行同时具备规律性和随机性，各天同时段的交通运行状况相近但又不尽相同。在人力资源有限的前提下，将实战效果良好的人工调控经验积累下来，构建城市交通信号控制方案知识库，从而将人力从机械重复的人工调控工作中解放出来，具有很好的实际应用价值。
3.现有技术中，通常在遇到交通拥堵时，采用人工手动调节或算法生成临时控制方案，无法将应用效果良好的控制方案作为经验积累，在下次遇到相同交通场景时，进行快速匹配，实现方案复用。
4.例如，一种在中国专利文献上公开的“智慧交通综合管控平台”，其公告号：cn112542049a，其申请日：2020年12月29日，该发明内网平台和外网平台两部分组成，内网平台与外网平台导通，外网平台用于提供相关大数据平台，基于ai算法和大数据平台对交通车流进行预测以及事故预测，再结合地图服务为各路段提供交通管控策略，从而减轻了交通拥堵，能够降低交通事故的发生，但是存在不能进行方案积累，实现方案复用的问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术不能进行交通控制方案积累的问题，本发明提出了一种基于方案知识库的城市交通信号控制系统和方法，能将调控效果好的控制方案存入知识库，并根据实际交通场景，从知识库中匹配出合适的方案进行下发。
6.以下是本发明的技术方案，一种基于方案知识库的城市交通信号控制系统，包括：
7.专家方案库，用于存储人工调整以及算法生成的高评分结果的控制方案；
8.迭代方案库，用于存储算法生成并下发的控制方案；
9.方案录入模块，用于人工编辑控制方案，并将控制方案保存至专家方案库；
10.方案判断模块，用于判断下阶段待执行的信号控制方案，并提供给方案执行模块；
11.标签获取模块，用于获取实时交通模式场景，得到场景标签；
12.模式匹配模块，用于根据场景标签匹配专家方案库和迭代方案库的控制方案的方案标签，并输出评分结果最优的控制方案；
13.方案生成模块，用于根据信号优化算法生成新控制方案，并将新的控制方案保存
至迭代方案库；
14.效果评价模块，用于对专家方案库和迭代方案库的控制方案进行评分得到评分结果，并将评分结果传输至方案更新模块；
15.方案更新模块，用于根据评分结果更新专家方案库和迭代方案库的控制方案；
16.方案执行模块，用于将方案判断模块生成的控制方案下发至信号平台。
17.作为优选，控制方案包括：方案标签、方案内容、方案来源、评分类型和评分结果，方案标签包括：日期属性标签、天气类型标签和交通特性标签，评分类型包括人工评分和自动评分，若为人工评分，评分结果包括好、一般和差，若为自动评分，评分结果包括很好、好、一般、差、很差。
18.作为优选，日期属性标签包括：是否是节假日、是否是工作日和星期几，天气类型标签包括：晴天、阴天、雨天、雪天和雾天，交通特性标签包括：拥堵方向、拥堵类型和拥堵等级，拥堵等级包括：严重、高、中、低和无拥堵。
19.作为优选，模式匹配模块以列表形式输出若干个控制方案，列表首行为评分结果最优的控制方案。
20.作为优选，一种基于方案知识库的城市交通信号控制方法，包括以下步骤：
21.s1：标签获取模块基于实时交通模式场景得到场景标签；
22.s2：模式匹配模块基于场景标签顺序匹配专家方案库和迭代方案库，输出评分结果最优的控制方案；
23.s3：方案判断模块，根据人工干预情况、知识库方案匹配情况确定待下发的控制方案；
24.s4：方案执行模块将控制方案下发至信号平台；
25.s5：效果评价模块对下发的控制方案进行评分；
26.s6：方案更新模块根据方案评分对专家方案库和迭代方案库进行控制方案更新。
27.作为优选，根据控制方案执行前后拥堵等级的变化情况对控制方案进行自动评分，方案执行后拥堵等级降低越多，评分结果越好。
28.作为优选，方案更新模块根据控制方案的评分类型和评分结果对迭代方案库和专家方案库进行更新：人工评分的评分结果为“好”，若专家方案库中不存在该控制方案，则将该控制方案添加至专家方案库，且从迭代方案库删除该控制方案，人工评分的评分结果为“一般”不做处理；人工评分的评分结果为“差”，若专家方案库中存在该控制方案，则将该控制方案从专家方案库删除，且从迭代方案库删除该控制方案；自动评分的评分结果为“好”或“很好”，若该控制方案的方案来源为方案录入模块，则将该控制方案添加至专家方案库，若该控制方案的方案来源为方案生成模块，则将该控制方案添加至迭代方案库，自动评分的评分结果为“一般”不做处理，自动评分的评分结果为“差”或“很差”，删除该控制方案。作为优选，模式匹配模块基于场景标签先后匹配专家方案库和迭代方案库的控制方案，若匹配成功输出评分最高的控制方案并结束匹配；
29.其中，匹配成功表示场景标签和控制方案的方案标签相同。
30.作为优选，方案判断模块选择高优先级控制方案，控制方案的优先级从高到低分别为：方案录入模块的控制方案、模式匹配模块输出的控制方案和方案生成模块生成的控制方案。
31.作为优选，方案生成模块根据信号优化算法生成新控制方案，信号优化算法的步骤如下：获取各相位包含流向的流量数据，流向的流量数据的最大值作为该相位的交通需求；根据周期时长，按各相位的交通需求的比例分配相位时长；根据相位时长、红灯时长和黄灯时长，计算绿灯时长；根据最大绿约束和最小绿约束，对控制方案进行调整并输出。
32.本发明的有益效果是：将城市交通历史调控效果良好的信号控制方案积累下来，构建专家方案库和迭代式方案库，以供在交通管控日常工作中使用，方便使用者在面对不同交通模式场景下能快速获取评价结果最好的控制方案，及时避免出现交通问题，提高工作效率和城市交通管控水平。
附图说明
33.图1本发明一种基于方案知识库的城市交通信号控制系统的示意图。
34.图2本发明一种基于方案知识库的城市交通信号控制方法的流程图。
35.图中1、专家方案库；2、迭代方案库；3、方案录入模块；4、方案判断模块；5、模式匹配模块；6、方案生成模块；7、效果评价模块；8、方案更新模块；9、方案执行模块；10、标签获取模块。
具体实施方式
36.下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
37.实施例：如图1所示，一种基于方案知识库的城市交通信号控制系统，包括：
38.专家方案库1，用于存储高评分结果的控制方案；
39.迭代方案库2，用于存储方案生成模块6的控制方案；
40.方案录入模块3，用于编辑控制方案，并将控制方案保存至专家方案库1；
41.方案判断模块4，用于判断下阶段待执行的信号控制方案，并提供给方案执行模块9；
42.标签获取模块10，用于获取实时交通模式场景，得到场景标签；
43.模式匹配模块5，用于根据场景标签匹配专家方案库1和迭代方案库2的控制方案的方案标签，并输出评分结果最优的控制方案；
44.方案生成模块6，用于根据信号优化算法生成新控制方案，并将新的控制方案保存至迭代方案库2；
45.效果评价模块7，用于对专家方案库1和迭代方案库2的控制方案进行评分得到评分结果，并将评分结果传输至方案更新模块8；
46.方案更新模块8，用于根据评分结果更新专家方案库1和迭代方案库2的控制方案；
47.方案执行模块9，用于将方案判断模块4生成的控制方案下发至信号平台。
48.专家方案库1和迭代方案库2中的控制方案包括：方案标签、方案内容、方案来源、评分类型和评分结果，方案标签包括：日期属性标签，按照是否节假日、是否工作日和星期几进行标记；天气类型标签，按照晴天、阴天、雨天、雪天或雾天进行标记；交通特性标签，按照拥堵方向、拥堵类型、拥堵等级进行标记，方案标签用于匹配场景标签输出控制方案，根据方案来源执行不同的操作，评分类型包括人工评分和自动评分，若为人工评分，评分结果包括：好、一般和差，若为自动评分，评分结果包括：很好、好、一般、差、很差。
49.效果评价模块7用于评价专家方案库1和迭代方案库2的控制方案，效果评价模块7具备两级评价机制，两级评价机制包括人工评分和自动评分，其中人工评分的优先级最高，人工评分由人工手动输入录入系统，自动评分根据评价规则自动生成。人工评分的细则如下：人工可以针对方案实际运行效果结合个人经验，对已执行的控制方案进行评分，人工评分结果分为三档：好、一般、差。自动评分的细则如下：根据方案执行前后，拥堵等级的变动情况对已执行的控制方案进行评分，自动评分结果分为五档：很好、好、一般、差、很差，自动评分规则如表1所示：
50.表1自动评分规则表。
[0051][0052][0053]
表1中，拥堵等级分为五档，分别为严重、高、中、低和无拥堵，方案执行后拥堵等级降低越多，评分结果越好。
[0054]
方案更新模块8用于获取专家方案库1和迭代方案库2的控制方案和该控制方案的评分结果，专家方案库1和迭代方案库2会根据效果评价模块7提供的评分结果进行更新迭代。方案更新模块8根据控制方案的评分类型和评分结果对迭代方案库2和专家方案库1进行更新。评分结果为人工评分的更新规则如下：人工评分的评分结果为“好”，若专家方案库1中不存在该控制方案，则将该控制方案添加至专家方案库1，且从迭代方案库2删除该控制方案；人工评分的评分结果为“一般”，不做处理；人工评分的评分结果为“差”，若专家方案库1中存在该控制方案，则将该控制方案从专家方案库1删除，且从迭代方案库2删除该控制方案。评分结果为自动评分的更新规则如下：自动评分的评分结果为“好”或“很好”，若该控制方案来源于方案录入模块3或方案获取模块4，则将该控制方案添加至专家方案库1，若该控制方案来源自方案生成模块6，则将该控制方案添加至迭代方案库2；自动评分的评分结果为“一般”，不做处理；自动评分的评分结果为“差”或“很差”，若该控制方案为专家方案库1的方案，则将该控制方案从专家方案库1中删除，若该控制方案为迭代方案库2的方案，则将该控制方案从迭代方案库2中删除。
[0055]
模式匹配模块5用于根据标签获取模块10获取的场景标签匹配专家方案库1和迭代方案库2的控制方案的方案标签，按照评分结果输出若干个评分结果最优的控制方案。将交通模式场景进行标签化处理，获取当前实时交通模式的场景标签，模式匹配模块5中，场景标签包括：日期属性标签，按照节假日、工作日或者星期几进行标记；天气类型标签，按照晴天、阴天、雨天、雪天或雾天进行标记；交通特性标签，按照拥堵方向、拥堵类型、拥堵等级进行标记。将场景标签和控制方案的方案标签进行匹配，优先匹配专家方案库1中的控制方案，若匹配到符合场景标签的控制方案，则输出该控制方案，若未匹配到符合场景标签的控
制方案，则匹配迭代方案库2中的控制方案，若匹配到符合场景标签的控制方案，则输出该控制方案，若未匹配到符合场景标签的控制方案，则匹配失败。若存在多个均符合三类标签的控制方案，以列表形式输出所有符合的控制方案，列表首行为评分结果最优的控制方案。
[0056]
方案生成模块6根据信号优化算法生成新控制方案，并将新的控制方案保存至迭代方案库2。信号优化算法的步骤如下：获取各相位所包含流向的流量数据，取流向流量的最大值作为相位的交通需求；根据周期时长，按各相位交通需求的比例分配相位时长；根据相位时长、红灯时长、黄灯时长，计算绿灯时长；根据最大绿约束和最小绿约束，对控制方案进行调整并输出。其中，最大绿约束和最小绿约束用于保证输出的绿灯时间在一个合理的范围，最大绿约束和最小绿约束可自行定义其数值。
[0057]
方案执行模块9用于执行方案方案判断模块4输出的控制方案，方案判断模块4选择高优先级控制方案，控制方案的优先级从高到低分别为：方案录入模块3的控制方案、模式匹配模块5输出的控制方案和方案生成模块6生成的控制方案，若同时存在方案录入模块3的控制方案和模式匹配模块5输出的控制方案，则将方案录入模块3的控制方案下发至信号平台等待执行；若不存在方案录入模块3的控制方案且存在模式匹配模块5输出的控制方案，则将模式匹配模块5输出的控制方案下发至信号平台等待执行；若方案录入模块3的控制方案和模式匹配模块5输出的控制方案都不存在，则方案生成模块6生成控制方案，将方案生成模块6生成的控制方案下发至信号平台等待执行。
[0058]
如图2所示，一种基于方案知识库的城市交通信号控制方法，包括以下步骤：
[0059]
s1：标签获取模块10基于实时交通模式场景得到场景标签。
[0060]
s2：模式匹配模块5基于场景标签顺序匹配专家方案库1和迭代方案库2，输出评分结果最优的控制方案。
[0061]
s3：方案判断模块4，根据人工干预情况、知识库方案匹配情况确定待下发的控制方案。
[0062]
s4：方案执行模块9将控制方案下发至信号平台。
[0063]
s5：效果评价模块7对下发的控制方案进行评分。
[0064]
s6：方案更新模块8根据方案评分对专家方案库1和迭代方案库2进行控制方案更新。
[0065]
本发明主要面向交通管理部门的信号灯管控工作者，将城市交通历史调控效果良好的信号控制方案积累下来，构建专家方案库和迭代方案库，以供在交通管控日常工作中使用，方便使用者在面对不同交通模式场景下能快速获取评价结果最好的控制方案，及时避免出现交通问题，提高工作效率和城市交通管控水平。