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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于强化学习的交叉口信号控制优化方法及相关设备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：CN121236933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511725920.4，技术领域涉及：G08G1/08；该发明授权基于强化学习的交叉口信号控制优化方法及相关设备是由华远盛;卢婷;盛文;杨韵;朱松;朱家松设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的交叉口信号控制优化方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了基于强化学习的交叉口信号控制优化方法及相关设备，利用车辆移动时序影像数据，相比传统传感器能获取更全面、丰富的交通信息，以此构建的交通仿真模型可以更准确地模拟交通状况；通过综合考虑目标交叉口的拓扑结构、交通流量与转向比例分布构建交通仿真模型并进行信号控制策略训练，能够输出包含两个交叉口各自交通控制信号的最优交通控制信号并部署，实现了对相邻交叉口的协同控制，有效增强了应对流量波动的灵活性，避免长队积压和过度延误情况的发生。

本发明授权基于强化学习的交叉口信号控制优化方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的交叉口信号控制优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取覆盖目标交叉口的车辆移动时序影像数据；所述目标交叉口包括两个相邻的交叉口； 根据所述目标交叉口的拓扑结构和所述车辆移动时序影像数据，获得所述目标交叉口中不同道口的交通流量与转向比例分布数据表； 根据所述交通流量与转向比例分布数据表和所述目标交叉口的预设候选路径集合构建交通仿真模型； 利用强化学习的方法对所述交通仿真模型进行交通信号控制策略的训练，获取训练完成后的交通仿真模型输出的最优交通控制信号；所述最优交通控制信号包括目标交叉口中第一交叉口的第一交通控制信号和第二交叉口的第二交通控制信号； 将所述最优交通控制信号部署至所述目标交叉口中； 所述根据所述目标交叉口的拓扑结构和所述车辆移动时序影像数据，获得所述目标交叉口中不同道口的交通流量与转向比例分布数据表，包括： 根据所述目标交叉口的拓扑结构和预设分区规则将所述目标交叉口划分为交叉口进口区域和交叉口出口区域； 提取所述车辆移动时序影像数据中每个车辆的连续帧中心坐标序列； 基于所述交叉口进口区域和所述交叉口出口区域，根据每个车辆的所述连续帧中心坐标序列获取不同车辆的车辆进口区域和车辆出口区域； 根据所述车辆进口区域、所述车辆出口区域和预设道口转向行为映射关系获得所述目标交叉口中不同道口的交通流量与转向比例分布数据表； 所述提取所述车辆移动时序影像数据中每个车辆的连续帧中心坐标序列，包括： 采用轻量级深度卷积神经网络对所述车辆移动时序影像数据进行识别，获得所述车辆移动时序影像数据中每个车辆及车辆的空间位置； 为每个车辆生成具有唯一标识，并利用多目标跟踪算法对车辆及车辆的空间位置进行跨帧关联与轨迹平滑处理，获得每个车辆的具备唯一标识的连续帧中心坐标序列。

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