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龙图腾网获悉河北喜悦智慧科技有限公司申请的专利集成AI视频分析的边缘计算交通灯智能决策方法及系统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：CN120089002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510496389.1，技术领域涉及：G08G1/08；该发明授权集成AI视频分析的边缘计算交通灯智能决策方法及系统是由丁恒;刘春成;程煜;王志强;何勇海;刘俊德;周英森;王默丹;康尧星;代明;韩珍珍设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成AI视频分析的边缘计算交通灯智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种集成AI视频分析的边缘计算交通灯智能决策方法，方法包括：通过边缘计算设备采集目标路口的实时交通视频流，并提取实时交通视频流中的动态交通特征集合，调用预训练的时空分析模型对动态交通特征集合进行多模态融合处理，生成目标路口的交通状态向量，基于交通状态向量匹配预设的决策规则库中的候选控制策略，并通过策略优化模型对候选控制策略进行参数调整，生成目标信号灯控制参数；将目标信号灯控制参数下发至目标路口的交通信号控制终端，并实时监测目标路口的交通状态变化数据以更新时空分析模型的权重参数。本发明可以提升城市路口的通行效率、行人安全及交通管理智能化程度。

本发明授权集成AI视频分析的边缘计算交通灯智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种集成AI视频分析的边缘计算交通灯智能决策方法，其特征在于，所述方法包括： 通过边缘计算设备采集目标路口的实时交通视频流，并提取所述实时交通视频流中的动态交通特征集合，所述动态交通特征集合包含交通流量分布特征、车辆行为轨迹特征以及行人移动趋势特征； 调用预训练的时空分析模型对所述动态交通特征集合进行多模态融合处理，生成所述目标路口的交通状态向量，所述交通状态向量用于表征所述目标路口的拥堵等级、车辆通行优先级及行人安全风险指标； 基于所述交通状态向量匹配预设的决策规则库中的候选控制策略，并从所述决策规则库中选取与所述交通状态向量匹配度最高的至少两条候选控制策略，所述候选控制策略包括绿灯时长基线参数、黄灯过渡间隔阈值及行人专用相位触发条件； 将各所述候选控制策略与所述交通状态向量输入至策略优化模型中的策略评估模块，获取与所述候选控制策略对应的历史执行记录，从所述历史执行记录中提取所述候选控制策略在历史时间窗口内触发的交通流状态变化序列，所述交通流状态变化序列包括车辆平均延误变化率、停车次数累计值及行人冲突事件频率； 对所述交通流状态变化序列进行时间窗口分割处理，生成多个连续的子时间段特征集合，每个子时间段特征集合包含所述车辆平均延误变化率的波动幅度、停车次数累计值的增长斜率及行人冲突事件频率的分布密度； 将所述子时间段特征集合输入至预训练的通行效率预测模型，通过所述通行效率预测模型中的多尺度时间卷积层提取不同时间粒度的通行效率关联特征，并基于所述通行效率关联特征生成所述候选控制策略在模拟执行后的通行效率指标； 同步将所述子时间段特征集合输入至安全风险评估模型，通过所述安全风险评估模型中的事件预测网络识别行人冲突事件频率与车辆加速度突变之间的时空关联模式，输出所述候选控制策略对应的安全风险指标； 根据所述通行效率指标与历史基准通行效率的差值计算预期通行效率增益，并基于所述安全风险指标相对于预设安全阈值的偏离程度计算安全风险衰减系数，其中所述预期通行效率增益与所述安全风险衰减系数构成所述候选控制策略的评估权重参数； 根据所述预期通行效率增益及安全风险衰减系数对各候选控制策略进行动态加权，生成初始控制参数集合； 通过强化学习算法模拟所述初始控制参数集合在历史交通场景下的执行效果，选择满足预设效率阈值且安全风险低于临界值的控制参数作为目标信号灯控制参数； 将所述目标信号灯控制参数下发至所述目标路口的交通信号控制终端，并实时监测所述目标路口的交通状态变化数据以更新所述时空分析模型的权重参数。

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