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龙图腾网获悉爱泊车科技有限公司申请的专利交通信号灯智能控制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：CN119811108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411970100.7，技术领域涉及：G08G1/08；该发明授权交通信号灯智能控制方法及系统是由闫昊设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通信号灯智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了交通信号灯智能控制方法及系统，涉及智能交通系统技术领域，该方法包括：通过在目标交通区域信号灯部署传感器组，采集交通运行和环境数据。通过交通调度平台获取包含异常检测和拥堵预测的自适应分析模型，分析交通状况并获取拥堵参数。根据这些参数启动应急响应机制，进而分析并确定信号灯控制策略参数，最终实现交通信号灯的自适应调控。解决了现有交通信号灯控制系统中存在的实时响应能力不足、无法有效预测交通异常和拥堵的技术问题，通过实时交通数据分析和智能预测，达到了增强交通信号灯系统的实时响应能力，并能够有效预测和应对交通异常和拥堵的技术效果。

本发明授权交通信号灯智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.交通信号灯智能控制方法，其特征在于，所述方法包括： 在目标交通区域信号灯上部署传感器组，通过所述传感器组采集获取交通运行数据信息和交通环境数据信息； 通过交通调度平台获取交通自适应分析模型，所述交通自适应分析模型由交通异常检测分模型和交通拥堵预测分模型组成； 基于所述交通自适应分析模型对所述交通运行数据信息和交通环境数据信息进行交通状况分析，获取交通运行拥堵参数； 根据所述交通运行拥堵参数，启动交通应急响应机制； 基于所述交通应急响应机制对所述交通运行拥堵参数进行信号灯控制策略分析，确定交通信号灯控制策略参数； 基于所述交通信号灯控制策略参数对所述目标交通区域信号灯进行自适应调控； 所述通过交通调度平台获取交通自适应分析模型，包括： 通过所述交通调度平台获取历史交通运行情况数据集； 采用前馈神经网络对所述历史交通运行情况数据集进行样本标识训练，生成交通异常检测分模型； 利用循环神经网络对所述历史交通运行情况数据集进行样本标识训练，获得交通拥堵预测分模型； 将所述交通异常检测分模型和所述交通拥堵预测分模型进行组合，获取所述交通自适应分析模型； 所述生成交通异常检测分模型，包括： 对所述历史交通运行情况数据集进行样本标识，获得正常交通状况样本集和异常交通状况样本集； 采用前馈神经网络对所述正常交通状况样本集和异常交通状况样本集进行检测训练，得到初始交通异常检测模型； 对所述初始交通异常检测模型进行损失计算，获得交通损失数据； 基于所述交通损失数据对所述初始交通异常检测模型进行优化，生成所述交通异常检测分模型； 所述获得交通拥堵预测分模型，包括： 对所述历史交通运行情况数据集进行时间序列处理和样本标识，获得交通趋势状况样本集； 利用循环神经网络对所述交通趋势状况样本集进行预测训练，得到初始交通拥堵预测模型； 基于所述初始交通拥堵预测模型进行损失计算优化，获得所述交通拥堵预测分模型。

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