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龙图腾网获悉广州元沣智能科技有限公司申请的专利基于深度学习的交通信号灯调控方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119380562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411902452.9，技术领域涉及：G08G1/08；该发明授权基于深度学习的交通信号灯调控方法、设备及介质是由张凯龙;丘钰霞设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的交通信号灯调控方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的交通信号灯调控方法、设备及介质，涉及交通控制技术领域。该交通信号灯调控方法包括：确定交通信号灯的相位信息，利用预设算法和雷达获取所述相位信息对应的车辆信息，相位信息包括用于指示车辆通行的当前相位和下一相位，预设算法包括基于深度学习算法的目标检测算法和目标追踪算法，车辆信息包括车辆数量、车辆类型；根据车辆信息满足的条件确定当前相位对应的相位时长，条件包括相位优化条件、交通流不均匀条件中的任一种。本申请实施例能够获取车流量的实际数据，根据该实际数据灵活调整相位时长，有效避免交通拥堵，提升交通流畅度和提高通行效率。

本发明授权基于深度学习的交通信号灯调控方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的交通信号灯调控方法，其特征在于，所述方法，包括： 确定交通信号灯的相位信息，利用预设算法和雷达获取所述相位信息对应的车辆信息，所述相位信息包括用于指示车辆通行的当前相位和下一相位，所述预设算法包括基于深度学习算法的目标检测算法和目标追踪算法，所述车辆信息包括车辆数量、车辆类型； 根据所述车辆信息满足的条件确定当前相位对应的相位时长，所述条件包括交通流不均匀条件，所述交通流不均匀条件包括下一相位对应的不同车道之间的车辆数差值小于第一预设差值，当前相位对应的车道中，至少一条车道对应的通行时长与最大绿灯时间的比值小于第一预设比值，且所述当前相位对应的车道中，其他车道对应的通行时间与最大绿灯时间的比值大于第二预设比值，所述第二预设比值大于第一预设比值； 所述条件为交通流不均匀条件时，所述根据所述车辆信息满足的条件确定当前相位对应的相位时长，包括： 根据所述预设算法对应的车辆信息和所述雷达对应的车辆信息确定当前相位以及下一相位的排队车辆数； 根据所述当前相位以及下一相位的排队车辆数、相位过渡时间以及下一相位对应的车辆数与当前相位对应的车辆数比较结果确定所述当前相位对应的相位时长，所述车辆数包括排队车辆以及未排队车辆数； 所述根据所述当前相位以及下一相位的排队车辆数、相位过渡时间以及下一相位对应的车辆数与当前相位对应的车辆数比较结果确定所述当前相位对应的相位时长，包括： 获取当前相位对应的最少排队车辆数，根据所述最少排队车辆数以及下一相位对应的排队车辆数计算当前相位和下一相位达到平衡状态时，当前相位的相位时长取值，所述下一相位对应的车道数为两条，所述平衡状态的计算式为： = 式中，t表示达到平衡状态时，当前相位的相位时长取值，表示最少排队车辆数，表示下一相位对应的两条车道中一条车道的排队车辆数，表示下一相位对应的两条车道中另一条车道的排队车辆数，a表示排队车辆通过路口的平均时长，b表示车辆反应的平均时长，表示当前相位到下一相位的相位过渡时间； 根据所述相位时长取值以及当前相位与下一相位的车辆数比较结果确定当前相位对应的相位时长。

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