特開 2022-101679 交通信号機の制御信号生成方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022101679

(43)【公開日】2022-07-06

(54)【発明の名称】交通信号機の制御信号生成方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/08 20060101AFI20220629BHJP

【ＦＩ】

G08G1/08

【審査請求】有

【請求項の数】17

【出願形態】ＯＬ

【公開請求】

(21)【出願番号】P 2022072806

(22)【出願日】2022-04-27

(31)【優先権主張番号】202110715782.7

(32)【優先日】2021-06-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(71)【出願人】

【識別番号】521208273

【氏名又は名称】阿波▲羅▼智▲聯▼（北京）科技有限公司

【氏名又は名称原語表記】ＡＰＯＬＬＯ ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴ ＣＯＮＮＥＣＴＩＶＩＴＹ（ＢＥＩＪＩＮＧ）ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＣＯ．，ＬＴＤ．

【住所又は居所原語表記】１０１， １ｓｔ Ｆｌｏｏｒ， Ｂｕｉｌｄｉｎｇ １， Ｙａｒｄ ７， Ｒｕｉｈｅ Ｗｅｓｔ ２ｎｄ Ｒｏａｄ， Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｚｏｎｅ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１７６， Ｃｈｉｎａ

(74)【代理人】

【識別番号】100083116

【弁理士】

【氏名又は名称】松浦 憲三

(72)【発明者】

【氏名】徐 ▲ち▼▲ち▼

【テーマコード（参考）】

5H181

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181BB04

5H181BB05

5H181BB13

5H181CC04

5H181CC17

5H181DD04

5H181EE03

5H181FF12

5H181FF22

5H181FF32

5H181FF33

5H181JJ02

5H181JJ06

(57)【要約】      （修正有）

【課題】インテリジェント交通分野に関し、交通信号機の制御信号生成方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】交通信号機の制御信号生成方法は、異なるデータソースからの複数の交通データセットを受信したことに応じて、複数の交通データセットに基づいて、複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定することと、複数の交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、融合交通渋滞データを算出することと、融合交通渋滞データに基づいて、交通信号機を制御するための制御信号を生成することと、を含む。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

異なるデータソースから複数の交通データセットを受信したことに応じて、前記複数の交通データセットに基づいて、前記複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定することと、
前記複数の交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、融合交通渋滞データを算出することと、
前記融合交通渋滞データに基づいて、前記交通信号機を制御するための制御信号を生成することと、を含む、
交通信号機の制御信号生成方法。

【請求項2】

前記データソースは、ビデオ収集装置を含み、前記ビデオ収集装置からの交通データセットは、車両が交差点を通過する時間長を含み、
前記複数の交通データセットに基づいて、前記複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定することは、前記ビデオ収集装置からの交通データセットに対して、車両が交差点を通過する時間長と車両の通過を許可する時間長との間の比を、前記ビデオ収集装置からの交通データセットに対応する交通渋滞データとすることを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記データソースは、地磁気データ収集装置を含み、
前記地磁気データ収集装置からの交通データセットは、交差点を通過する車両数を含み、
前記複数の交通データセットに基づいて、前記複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定することは、前記地磁気データ収集装置からの交通データセットに対して、交差点を通過する車両数と基準車両数との間の比を、前記地磁気データ収集装置からの交通データセットに対応する交通渋滞データとすることを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記データソースは、電子地図を含み、前記電子地図からの交通データセットは、車両の走行軌跡データを含み、
ここで、前記複数の交通データセットに基づいて、前記複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定することは、前記電子地図からの交通データセットに対して、前記車両の走行軌跡データに基づいて、車両の走行遅延データを前記交通渋滞データとして特定することを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記融合交通渋滞データは、複数の交通流方向に対するデータであり、
前記融合交通渋滞データに基づいて、前記交通信号機を制御するための制御信号を生成することは、
前記融合交通渋滞データに基づいて、前記複数の交通流方向のそれぞれの渋滞度合いを特定することと、
前記複数の交通流方向のうちの第１の交通流方向について、前記第１の交通流方向に対する交通信号機の制御信号を生成することで、制御信号に基づいて交通信号機を制御して前記第１の交通流方向の渋滞度合いを低減することを含み、
前記第１の交通流方向の渋滞度合いは、所定の渋滞条件を満たす、
請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記複数の交通流方向のうちの第２の交通流方向について、制限条件に基づいて前記第２の交通流方向に対する交通信号機の制御信号を生成することをさらに含み、前記第２の交通流方向の渋滞度合いは、前記所定の渋滞条件を満たさず、
交通信号機を制御することは、交通信号機の青信号の時間長を調整することを含み、
前記制限条件は、前記第１の交通流方向に対する青信号の時間長の増加量と前記第２の交通流方向に対する青信号の時間長の減少量とが等しいであることを含む、
請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記複数の交通データセットに基づいて、前記複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定することは、
それぞれの交通データセットに対して、
前記交通データセットに基づいて、複数の履歴時間帯に対する交通渋滞データを特定することと、
複数の履歴時間帯に対する交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、現在時間帯に対する交通渋滞データを特定することとを含み、
それぞれの履歴時間帯に対応する重みは、時間間隔に関連付けられており、
前記時間間隔は、前記履歴時間帯と現在時間帯との間の間隔である、
請求項１に記載の方法。

【請求項8】

異なるデータソースからの複数の交通データセットを受信したことに応じて、前記複数の交通データセットに基づいて、前記複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定する特定モジュールと、
前記複数の交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、融合交通渋滞データを算出する算出モジュールと、
前記融合交通渋滞データに基づいて、前記交通信号機を制御するための制御信号を生成する第１の生成モジュールと、を含む、
交通信号機の制御信号生成装置。

【請求項9】

前記データソースは、ビデオ収集装置を含み、
前記ビデオ収集装置からの交通データセットは、車両が交差点を通過する時間長を含み、
前記特定モジュールは、さらに、前記ビデオ収集装置からの交通データセットに対して、車両が交差点を通過する時間長と車両の通過を許可する時間長との間の比を、前記ビデオ収集装置からの交通データセットに対応する交通渋滞データとする、
請求項８に記載の装置。

【請求項10】

前記データソースは、地磁気データ収集装置を含み、
前記地磁気データ収集装置からの交通データセットは、交差点を通過する車両数を含み、
前記特定モジュールは、さらに、前記地磁気データ収集装置からの交通データセットに対して、交差点を通過する車両数と基準車両数との間の比を、前記地磁気データ収集装置からの交通データセットに対応する交通渋滞データとする、
請求項８に記載の装置。

【請求項11】

前記データソースは、電子地図を含み、
前記電子地図からの交通データセットは、車両の走行軌跡データを含み、
前記特定モジュールは、さらに、前記電子地図からの交通データセットに対して、前記車両の走行軌跡データに基づいて、車両の走行遅延データを前記交通渋滞データとして特定する、
請求項８に記載の装置。

【請求項12】

前記融合交通渋滞データは、複数の交通流方向に対するデータであり、
前記第１の生成モジュールは、
前記融合交通渋滞データに基づいて、前記複数の交通流方向のそれぞれの渋滞度合いを特定する第１の特定サブモジュールと、
前記複数の交通流方向のうちの第１の交通流方向について、前記第１の交通流方向に対する交通信号機の制御信号を生成することで、制御信号に基づいて交通信号機を制御して前記第１の交通流方向の渋滞度合いを低減する生成サブモジュールとを含み、
前記第１の交通流方向の渋滞度合いは、所定の渋滞条件を満たす、
請求項８に記載の装置。

【請求項13】

前記複数の交通流方向のうちの第２の交通流方向について、制限条件に基づいて前記第２の交通流方向に対する交通信号機の制御信号を生成する第２の生成モジュールをさらに含み、前記第２の交通流方向の渋滞度合いは、前記所定の渋滞条件を満たさず、
交通信号機を制御することは、交通信号機の青信号の時間長を調整することを含み、
前記制限条件は、前記第１の交通流方向に対する青信号の時間長の増加量と前記第２の交通流方向に対する青信号の時間長の減少量とが等しいであることを含む、
請求項１２に記載の装置。

【請求項14】

前記特定モジュールは、
それぞれの交通データセットに対して、
前記交通データセットに基づいて、複数の履歴時間帯に対する交通渋滞データを特定する第２の特定サブモジュールと、
複数の履歴時間帯に対する交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、現在時間帯に対する交通渋滞データを特定する第３の特定サブモジュールとを含み、
それぞれの履歴時間帯に対応する重みは、時間間隔に関連付けられており、
前記時間間隔は、前記履歴時間帯と現在時間帯との間の間隔である、
請求項８に記載の装置。

【請求項15】

少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続するメモリとを有する電子機器であって、
前記メモリに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され得るコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１～７のいずれか一項に記載の方法を実行することができる、
電子機器。

【請求項16】

コンピュータに請求項１～７のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶している、
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項17】

プロセッサによって実行されることで、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法のステップを実現することを特徴とするコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、コンピュータ技術分野に関し、特に、インテリジェント交通分野に関し、より具体的に、交通信号機の制御信号生成方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

交通分野において、通常、交通渋滞状況に基づいて交通信号機を制御する必要があり、例えば、交通信号機の青信号の時間長を調整することで、交通渋滞状況を改善する。しかしながら、関連技術では、交通渋滞状況に基づいて交通信号機を制御する時、制御精度が悪く、制御効果がよくない。

【発明の概要】

【0003】

本開示は、交通信号機の制御信号生成方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラムを提供している。

【0004】

本開示の１つの局面によれば、異なるデータソースから複数の交通データセットを受信したことに応じて、前記複数の交通データセットに基づいて、前記複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定することと、前記複数の交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、融合交通渋滞データを算出することと、前記融合交通渋滞データに基づいて、前記交通信号機を制御するための制御信号を生成することと、を含む交通信号機の制御信号生成方法を提供している。

【0005】

本開示の別の局面によれば、特定モジュールと、算出モジュールと、第１の生成モジュールとを含む交通信号機の制御信号生成装置を提供している。特定モジュールは、異なるデータソースからの複数の交通データセットを受信したことに応じて、前記複数の交通データセットに基づいて、前記複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定するために用いられ、算出モジュールは、前記複数の交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、融合交通渋滞データを算出するために用いられ、第１の生成モジュールは、前記融合交通渋滞データに基づいて、前記交通信号機を制御するための制御信号を生成するために用いられる。

【0006】

本開示の別の局面によれば、少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続するメモリとを有する電子機器を提供している。ここで、前記メモリに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され得るコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサが上記交通信号機の制御信号生成方法を実行することができる。

【0007】

本開示の別の局面によれば、コンピュータに上記交通信号機の制御信号生成方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶している非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供している。

【0008】

本開示の別の局面によれば、プロセッサによって実行されることで、上記交通信号機の制御信号生成方法のステップを実現することを特徴とするコンピュータプログラムを提供している。

【0009】

理解されるべきこととして、本部分に記載されたコンテンツは、本開示の実施例のキーポイント又は重要な特徴を示すことを意図するものではなく、本開示の範囲を限定するものでもない。本開示の他の特徴は、以下の説明により容易に理解される。

【図面の簡単な説明】

【0010】

ここで、図面は、本開示の発明をよりよく理解するために用いられ、本開示を限定するものではない。

【図1】図１は、本開示の一実施例による交通信号機の制御信号生成方法及び装置の適用シーンを模式的に示している。

【図2】図２は、本開示の一実施例による交通信号機の制御信号生成方法のフローチャートを模式的に示している。

【図3】図３は、本開示の一実施例による交通流方向の概略図を模式的に示している。

【図4】図４は、本開示の一実施例による交通信号機の制御信号を生成する原理図を模式的に示している。

【図5】図５は、本開示の一実施例による交通信号機の制御信号生成装置のブロック図を模式的に示している。

【図6】図６は、本開示の実施例の交通信号機の制御信号生成を実行するための電子機器を実現するためブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、図面を参照して本開示の例示的な実施例を説明する。ここで、より理解しやすいために本開示の実施例の様々な詳細は含まれ、それらが例示的なものであると考えられるべきである。したがって、当業者であれば、ここで記載される実施例に対して様々な変更・修正を行うことができ、本開示の範囲及び精神から逸脱することはないと分るべきである。同様に、明確かつ簡潔に説明するために、以下の記載において周知の機能や構成に対する説明を省略する。

【0012】

ここで使用した用語は、具体的な実施例を説明するためのものに過ぎず、本開示を限定することを意図しない。ここで使用した「含む」、「含まれる」などの用語は、前記特徴、ステップ、操作及び／又は部品の存在を表すが、１つ又は複数の他の特徴、ステップ、操作又は部品の存在や追加を除外しない。

【0013】

ここで使用したすべての用語（技術及び科学用語を含む）は、別途定義しない限り、当業者が通常に理解する意味を持つ。ここで使用した用語は、本明細書のコンテキストと一致する意味を持つと解釈すべきであり、理想化又は硬すぎる方式で解釈すべきではないことに留意すべきである。

【0014】

「Ａと、Ｂと、Ｃなどの少なくとも１つ」といった表現を使用する場合、一般的に当業者が通常に理解したこの表現の意味で解釈すべきである（例えば、「Ａと、Ｂと、Ｃとの少なくとも１つを有するシステム」は、単にＡを有する、単にＢを有する、単にＣを有する、ＡとＢとを有する、ＡとＣとを有する、ＢとＣとを有する、及び／又はＡと、Ｂと、Ｃとを有するシステムなどを含むが、これらに限られない）。

【0015】

本開示の実施例は、交通信号機の制御信号生成方法を提供している。交通信号機の制御信号生成方法は、以下のことを含む。異なるデータソースからの複数の交通データセットを受信したことに応じて、複数の交通データセットに基づいて、複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定する。その後、複数の交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、融合交通渋滞データを算出する。続いて、融合交通渋滞データに基づいて、交通信号機を制御するための制御信号を生成する。

【0016】

図１は、本開示の一実施例による交通信号機の制御信号生成方法及び装置の適用シーンを模式的に示している。当業者が本開示の技術内容を理解することに役立つように、図１に示すのは単に本開示の実施例を適用可能な適用シーンの例示であるが、本開示の実施例が他の機器、システム、環境又はシーンに適用できないことを意味しないことに留意すべきである。

【0017】

図１に示すように、この実施例による適用シーン１００は、データソース１０１、１０２、１０３、電子機器１０４及び交通信号機１０５を含んでよい。

【0018】

電子機器１０４は、データソース１０１、１０２、１０３から複数の交通データセットを受信し、それぞれの交通データセットのデータは、例えば、１つのデータソースに由来する。電子機器１０４は、複数の交通データセットに基づいて現在の交通渋滞データを算出し、交通渋滞データに基づいて交通信号機１０５を制御するための制御信号を生成し、制御信号を交通信号機１０５に送信して交通信号機１０５を制御してよい。交通信号機１０５を制御することは、例えば、交通信号機１０５の青信号の時間長、赤信号の時間長などを制御することを含む。

【0019】

なお、本開示の実施例が提供した交通信号機の制御信号生成方法は、電子機器１０４によって実行されてよい。それに応じて、本開示の実施例が提供した交通信号機の制御信号生成装置は、電子機器１０４に設置されてよい。

【0020】

本開示の実施例は、交通信号機の制御信号生成方法を提供している。以下、図１の適用シーンに合わせて、図２～図４を参照して本開示の例示的な実施形態による交通信号機の制御信号生成方法を説明する。

【0021】

図２は、本開示の一実施例による交通信号機の制御信号生成方法のフローチャートを模式的に示している。

【0022】

図２に示すように、本開示の実施例の交通信号機の制御信号生成方法２００は、例えば、操作Ｓ２１０～操作Ｓ２３０を含んでよい。

【0023】

操作Ｓ２１０において、異なるデータソースからの複数の交通データセットを受信したことに応じて、複数の交通データセットに基づいて、複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定する。

【0024】

操作Ｓ２２０において、複数の交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、融合交通渋滞データを算出する。

【0025】

操作Ｓ２３０において、融合交通渋滞データに基づいて、交通信号機を制御するための制御信号を生成する。

【0026】

例示的に、ぞれぞれのデータソースからの交通データセットに対して、この交通データセットに基づいて交通渋滞データを算出し、複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを取得する。その後、複数の交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、融合交通渋滞データを算出する。それぞれの交通データセットに対応する重みは、異なってもよく、例えば、データソースのデータ正確性に応じて、異なる交通データセットに異なる重みを設定し、データ正確性が高いほど、重みが大きくなる。この融合交通渋滞データは、複数のデータソースのデータに基づいて得られたものであるため、この融合交通渋滞データは、現在の交通渋滞状況を比較的正確に反映している。

【0027】

融合交通渋滞データを算出した後、融合交通渋滞データに基づいて、交通信号機を制御するための制御信号を生成し、この制御信号は、交通信号機の青信号の時間長又は赤信号の時間長を制御してよく、交通信号機を制御することで、融合交通渋滞データに応じて渋滞度合いを低減し、交通渋滞状況を改善することを実現できる。

【0028】

本開示の実施例では、異なるデータソースのデータは、従来のデータ収集装置からのデータとインターネットデータとを含み、従来のデータ収集装置が収集したデータとインターネットデータとを組み合わせして融合交通渋滞データを特定することで、交通渋滞状況の特定正確性を向上するとともに、交通渋滞状況の特定中に使用されるアルゴリズムのロバスト性を向上する。

【0029】

本開示の実施例では、データソースは、例えば、ビデオ収集装置と、地磁気データ収集装置と、電子地図とを含む。ここで、ビデオ収集装置と地磁気データ収集装置とは、例えば、従来データ収集装置であり、電子地図のデータは、例えば、インターネットデータである。以下に、それぞれのデータソースに対する交通渋滞データを如何に算出するかについて説明する。

【0030】

例示的に、データソースがビデオ収集装置を含むことを例として、ビデオ収集装置からの交通データセットは、車両が交差点を通過する時間長を含む。

【0031】

車両が交差点を通過する時間長と車両の通過を許可する時間長との間の比を、ビデオ収集装置からの交通データセットに対応する交通渋滞データとし、交通渋滞データは交通飽和度を含む。例えば、現在の青信号の時間長が５０秒であり、ビデオ収集によって交差点で車両がいずれも４０秒内に交差点を通過したと判定される場合、交通渋滞データ（交通飽和度）は、例えば、４０／５０＝０.８であり、交通飽和度が大きいほど、渋滞していることを示す。

【0032】

例示的に、データソースが地磁気データ収集装置を含むことを例として、地磁気データ収集装置からの交通データセットは、交差点を通過する車両数を含む。

【0033】

交差点を通過する車両数と基準車両数との間の比を、地磁気データ収集装置からの交通データセットに対応する交通渋滞データとし、交通渋滞データは、交通飽和度を含む。例えば、基準車両数は、過去に青信号の時間長内に通過した車両数である。基準車両数が５０台であることを例として、地磁気検出によって現在交差点を通過した車両数が４０台であることが分った場合、交通渋滞データ（交通飽和度）は、例えば、４０／５０＝０.８であり、交通飽和度が大きいほど、渋滞していることを示す。

【0034】

例示的に、データソースが電子地図を含むことを例として、電子地図からの交通データセットは、車両の走行軌跡データを含む。

【0035】

車両の走行軌跡データに基づいて、車両の走行遅延データを交通渋滞データとして特定する。例えば、本開示の実施例の方法を実現するための電子機器は、電子地図と連通しており、電子機器が電子地図からの車両の走行軌跡データ（フローティングカー軌跡データ）を受信し、車両の走行軌跡データに基づいて、車両の走行遅延データを特定してよく、走行遅延データは、例えば、車両が交差点を通過する時間長や、車両の交差点での整列長さなどを含む。走行遅延データを交通渋滞データとしてよい。

【0036】

ビデオ収集装置と、地磁気データ収集装置と、電子地図とに対する交通渋滞データ（飽和度）をそれぞれ特定した後、各々の飽和度と、対応する重みとに基づいて融合交通渋滞データを算出してよい。融合交通渋滞データは、例えば、重み付け飽和度ＤＳで表される。

【0037】

【数1】

【0038】

ただし、ＤＳ_ｖは、ビデオ収集装置に対する交通渋滞データ（飽和度）であり、β_ｖは、ビデオ収集装置に対する重みである。ＤＳ_ｄは、地磁気データ収集装置に対する交通渋滞データ（飽和度）であり、β_ｄは、地磁気データ収集装置に対する重みである。ＤＳ_ｇは、電子地図に対する交通渋滞データ（飽和度）であり、β_ｇは、電子地図に対する重みである。

【0039】

本開示の実施例では、多種のデータソースからのデータを組み合わせする方式で融合交通渋滞データを特定することで、交通渋滞状況の特定正確性を向上するとともに、交通渋滞状況の特定中に使用されるアルゴリズムのロバスト性を向上する。

【0040】

なお、ＤＳ_ｖ、ＤＳ_ｄ、ＤＳ_ｇのいずれかについて、対応する交通データセットに基づいて複数の履歴時間帯に対する交通渋滞データ（飽和度）を特定し、複数の履歴時間帯に対する交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、現在時間帯に対する交通渋滞データを特定してよく、それぞれの履歴時間帯に対応する重みは、時間間隔に関連付けられており、時間間隔は、履歴時間帯と現在時間帯との間の間隔である。

【0041】

ビデオ収集装置に対する現在時間帯のＤＳ_ｖを算出することを例として、現在時間帯は、例えば、現在の青信号の時間長である。複数の履歴時間帯は、例えば、過去の青信号の時間長であり、それぞれのサイクルが１つの青信号の時間長に対応しており、即ち、複数の履歴時間帯は、複数の履歴サイクルであってよい。複数の履歴時間帯が３つであることを例として、現在時間帯のＤＳ_ｖは、例えば、過去の３つの履歴時間帯のＤＳ_ｖと、それぞれに対応する重みとに基づいて算出されたものであり、３つの履歴時間帯の重みは、例えば、それぞれ０.５、０.３、０.２であり、履歴時間帯が現在時間帯に近いほど、その重みが大きくなる。

【0042】

現在時間帯のＤＳ_ｖの算出と類似に、地磁気データ収集装置に対する現在時間帯のＤＳ_ｄを算出し、現在時間帯は、例えば、現在の青信号の時間長である。複数の履歴時間帯は、例えば、過去の青信号の時間長であり、それぞれのサイクルが１つの青信号の時間長に対応しており、即ち、複数の履歴時間帯は、複数の履歴サイクルであってよい。複数の履歴時間帯が３つであることを例として、現在時間帯のＤＳ_ｄは、例えば、過去の３つの履歴時間帯のＤＳ_ｄと、それぞれに対応する重みとに基づいて算出されたものであり、３つの履歴時間帯の重みは、例えば、それぞれ０.５、０.３、０.２であり、履歴時間帯が現在時間帯に近いほど、その重みが大きくなる。

【0043】

電子地図に対する現在時間帯のＤＳ_ｇについて、複数の履歴時間帯が３つであることを例として、それぞれの履歴時間帯は、例えば、５分間であり、３つの履歴時間帯は、例えば、最近の３つの５分間である。現在時間帯のＤＳ_ｇは、例えば、過去の３つの履歴時間帯のＤＳ_ｇと、それぞれに対応する重みとに基づいて算出されたものであり、３つの履歴時間帯の重みは、例えば、それぞれ０.５、０.３、０.２であり、履歴時間帯が現在時間帯に近いほど、その重みが大きくなる。履歴時間帯が５分間である場合にトラフィック量が少ないであれば、履歴時間帯を１０分間に調整してよい。

【0044】

本開示の実施例では、履歴時間帯の交通渋滞データ（飽和度）によって現在の交通渋滞データを算出し、最近のデータを総合的に考慮して、現在の渋滞状況を特定することで、現在交通渋滞データの正確性を向上する。

【0045】

図３は、本開示の一実施例による交通流方向の概略図を模式的に示している。

【0046】

図３に示すように、１つの交差点について、この交差点は、例えば、複数の交通流方向を含み、複数の交通流方向は、例えば、８つである。交通流方向は、位相Фと称されてもよい。８つの交通流方向は、例えば、それぞれΦ_１～Ф_８で表される。

【0047】

例示的に、各交通流方向について、各交通流方向に対するＤＳ_ｖ、ＤＳ_ｄ、ＤＳ_ｇをそれぞれ算出する。式（１）で各交通流方向の融合交通渋滞データをそれぞれ算出して、複数の交通流方向に対する融合交通渋滞データが得られる。

【0048】

その後、融合交通渋滞データに基づいて、複数の交通流方向のそれぞれの渋滞度合いを特定し、それぞれの交通流方向の渋滞度合いに基づいて、複数の交通流方向から渋滞度合いが所定の渋滞条件を満たす第１の交通流方向を特定し、第１の交通流方向以外の交通流方向が第２の交通流方向である。渋滞度合いが所定の渋滞条件を満たす交通流方向は、複数の交通流方向のうち最も渋滞する１つ又は複数の交通流方向を含む。

【0049】

複数の交通流方向のうちの第１の交通流方向について、第１の交通流方向に対する交通信号機の制御信号を生成することで、制御信号に基づいて交通信号機を制御して第１の交通流方向の渋滞度合いを低減する。交通信号機を制御することは、交通信号機の青信号の時間長を調整することを含み、例えば、第１の交通流方向に対する青信号の時間長を増加することで、より多くの車両が第１の交通流方向を介して交差点を通過し、交通渋滞を低減する。

【0050】

なお、複数の交通流方向のうちの第２の交通流方向について、制限条件に基づいて第２の交通流方向に対する交通信号機の制御信号を生成し、第２の交通流方向の渋滞度合いが所定の渋滞条件を満たさない。制限条件は、第１の交通流方向に対する青信号の時間長の増加量と第２の交通流方向に対する青信号の時間長の減少量とが等しいことを含む。例えば、第１の交通流方向に対する青信号の時間長を増加するとともに、第２の交通流方向に対する青信号の時間長を低減する。

【0051】

本開示の実施例によれば、渋滞交通流方向に対する交通信号機を調整するとともに、他の交通流方向の交通信号機を考慮することで、全体的なシステムの安定性及びロバスト性が保証される。

【0052】

例示的に、複数の交通流方向に対する目的関数は、式（２）で表される。

【0053】

【数2】

【0054】

ただし、Δｇ_ｉは、ｉ番目の位相の青信号の時間長の変化幅を表し、例えば、ｉ＝１,２,３,・・・,８。ｗ_ｉは、ｉ番目の交通流方向の重みを表し、ｗ_ｉは、デフォルトとして１であり、幾つかの実施例では、本線の交通流方向の重みが、非本線の交通流方向の重みよりも大きい。過飽和位相について、β∈[１,１.５]、非過飽和位相について、β＝１。過飽和位相は、この位相（交通流方向）の交通渋滞度合いが大きいことを表し、例えば、この交通流方向に対する重み付け飽和度ＤＳが大きいことを表す。非過飽和位相は、この位相（交通流方向）の交通渋滞度合いが小さいことを表し、例えば、この交通流方向に対する重み付け飽和度ＤＳが小さいことを表す。本開示の実施例は、目的関数が一定の条件を満たす場合、Δｇ_ｉの値を調整してよい。

【0055】

ここで、Δｇ_ｉの値は、式（３）に示す通りである。

【0056】

【数3】

【0057】

【数4】

【0058】

ただし、Δｔ_ｉは、ｉ番目の位相の変化幅の最大値を表し、例えば、２０％であり、式（４）は、異なる位相（交通流方向）に対する変化幅の最大値が異なってもよいことを表す。交通流方向（位相）に対する重み付け飽和度が過飽和である場合、Δｇ_ｉ∈[０，Δｔ_ｉ]。交通流方向（位相）に対する重み付け飽和度が飽和又は未知（データ無し）である場合、Δｇ_ｉ＝０。交通流方向（位相）に対する重み付け飽和度が不飽和である場合、Δｇ_ｉ∈[－Δｔ_ｉ，Δｔ_ｉ]。

【0059】

本開示の実施例は、主に過飽和位相（第１の交通流方向）の青信号の時間長に対して調整を行い、不飽和位相（第２の交通流方向）の青信号の時間長が、制約条件（制限条件）で相応的に調整してよい。制約条件（制限条件）は、例えば、式（５）で表される。

【0060】

【数5】

【0061】

ただし、Δｇ_１＋Δｇ_２＝Δｇ_５＋Δｇ_６は、１番目、２番目の位相の青信号の時間長の変化幅の和と、５番目、６番目の位相の青信号の時間長の変化幅の和とが等しいことを表す。Δｇ_３＋Δｇ_４＝Δｇ_７＋Δｇ_８は、３番目、４番目の位相の青信号の時間長の変化幅の和と、７番目、８番目の位相の青信号の時間長の変化幅の和とが等しいことを表す。

【0062】

【数6】

は、１番目～４番目の位相の青信号の時間長の変化幅の和が０であることを表す。

【0063】

【数7】

は、５番目～８番目の位相の青信号の時間長の変化幅の和が０であることを表す。

【0064】

図４は、本開示の一実施例による交通信号機の制御信号を生成する原理図を模式的に示している。

【0065】

図４に示すように、ビデオ収集装置に対する交通データセットに基づいて、ビデオ収集装置に対する飽和度ＤＳ_ｖ（交通渋滞データ）を算出し、現在の飽和度ＤＳ_ｖを算出する時、複数の履歴時間帯の飽和度ＤＳ_ｖと、対応する重みとに基づいて算出してよい。類似的に、地磁気データ収集装置に対する交通データセットに基づいて、地磁気データ収集装置に対する飽和度ＤＳ_ｄ（交通渋滞データ）を算出する。電子地図に対する交通データセットに基づいて、電子地図に対する飽和度ＤＳ_ｇ（交通渋滞データ）を算出する。

【0066】

飽和度ＤＳ_ｖ、ＤＳ_ｄ、ＤＳ_ｇに対応する重みは、それぞれβ_ｖ、β_ｄ、β_ｇである。飽和度ＤＳ_ｖ、ＤＳ_ｄ、ＤＳ_ｇが算出された後、各飽和度と、対応する重みとに基づいて、重み付け飽和度ＤＳ（融合交通渋滞データ）を算出する。複数の交通流方向（位相）Ф_１～Ф_８に対する重み付け飽和度が得られた後、交通流方向の青信号の時間長の変化幅Δｇ_ｉを調整してよい。例えば、第１の交通流方向に対する青信号の時間長を増加するとともに、第２の交通流方向に対する青信号の時間長を低減する。

【0067】

図５は、本開示の一実施例による交通信号機の制御信号生成装置のブロック図を模式的に示している。

【0068】

図５に示すように、本開示の実施例の交通信号機の制御信号生成装置５００は、例えば、特定モジュール５１０、算出モジュール５２０、及び第１の生成モジュール５３０を含む。

【0069】

特定モジュール５１０は、異なるデータソースからの複数の交通データセットを受信したことに応じて、複数の交通データセットに基づいて、複数の交通データセットと一対一で対応する複数の交通渋滞データを特定してよい。本開示の実施例によれば、特定モジュール５１０は、例えば、前文で図２を参照して説明した操作Ｓ２１０を実行してよく、ここで説明を繰り返さない。

【0070】

算出モジュール５２０は、複数の交通渋滞データと、それぞれに対応する重みとに基づいて、融合交通渋滞データを算出してよい。本開示の実施例によれば、算出モジュール５２０は、例えば、前文で図２を参照して説明した操作Ｓ２２０を実行してよく、ここで説明を繰り返さない。

【0071】

第１の生成モジュール５３０は、融合交通渋滞データに基づいて、交通信号機を制御するための制御信号を生成してよい。本開示の実施例によれば、第１の生成モジュール５３０は、例えば、前文で図２を参照して説明した操作Ｓ２３０を実行してよく、ここで説明を繰り返さない。

【0072】

本開示の実施例によれば、データソースは、ビデオ収集装置を含み、ビデオ収集装置からの交通データセットは、車両が交差点を通過する時間長を含み、ここで、特定モジュールは、さらに、ビデオ収集装置からの交通データセットに対して、車両が交差点を通過する時間長と車両の通過を許可する時間長との間の比を、ビデオ収集装置からの交通データセットに対応する交通渋滞データとする。

【0073】

本開示の実施例によれば、データソースは、地磁気データ収集装置を含み、地磁気データ収集装置からの交通データセットは、交差点を通過する車両数を含み、ここで、特定モジュールは、さらに、地磁気データ収集装置からの交通データセットに対して、交差点を通過する車両数と基準車両数との間の比を、地磁気データ収集装置からの交通データセットに対応する交通渋滞データとする。

【0074】

本開示の実施例によれば、データソースは、電子地図を含み、電子地図からの交通データセットは、車両の走行軌跡データを含み、ここで、特定モジュールは、さらに、電子地図からの交通データセットに対して、車両の走行軌跡データに基づいて、車両の走行遅延データを交通渋滞データととして特定する。

【0075】

本開示の実施例によれば、融合交通渋滞データは、複数の交通流方向に対するデータであり、第１の生成モジュール５３０は、第１の特定サブモジュールと生成サブモジュールとを含む。第１の特定サブモジュールは、融合交通渋滞データに基づいて、複数の交通流方向のそれぞれの渋滞度合いを特定し、生成サブモジュールは、複数の交通流方向のうちの第１の交通流方向に対して、第１の交通流方向に対する交通信号機の制御信号を生成することで、制御信号に基づいて交通信号機を制御して第１の交通流方向の渋滞度合いを低減し、ここで、第１の交通流方向の渋滞度合いは、所定の渋滞条件を満たす。

【0076】

本開示の実施例によれば、装置５００は、さらに、複数の交通流方向のうちの第２の交通流方向に対して、制限条件に基づいて第２の交通流方向に対する交通信号機の制御信号を生成するための第２の生成モジュールを含んでよく、ここで、第２の交通流方向の渋滞度合いは、所定の渋滞条件を満たさず、ここで、交通信号機を制御することは、交通信号機の青信号の時間長を調整することを含み、制限条件は、第１の交通流方向に対する青信号の時間長の増加量と第２の交通流方向に対する青信号の時間長の減少量とが等しいであることを含む。

【0077】

本開示の実施例によれば、それぞれの交通データセットについて、特定モジュール５１０は、第２の特定サブモジュールと第３の特定サブモジュールとを含む。第２の特定サブモジュールは、交通データセットに基づいて、複数の履歴時間帯に対する交通渋滞データを特定し、第３の特定サブモジュールは、複数の履歴時間帯に対する交通渋滞データとそれぞれに対応する重みとに基づいて、現在時間帯に対する交通渋滞データを特定し、ここで、それぞれの履歴時間帯に対応する重みは、時間間隔に関連付けられており、時間間隔は履歴時間帯と現在時間帯との間の間隔である。

【0078】

本開示の技術案では、係られたユーザ個人情報の収集、記憶、使用、加工、転送、提供及び公開などの処理は、いずれも関連法律や法規の規定に合致しており、公序良俗に反していない。

【0079】

本開示の実施例によれば、本開示は、電子機器、可読記憶媒体及びコンピュータプログラムをさらに提供している。

【0080】

図６は、本開示の実施例の交通信号機の制御信号生成を実行するための電子機器を実現するためブロック図である。

【0081】

図６は、本開示の実施例を実施することが可能な例示的電子機器６００の模式的ブロック図を示している。電子機器６００は、様々な形式のデジタルコンピュータを示すことを目的とし、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ及び他の適切なコンピュータである。電子機器は、さらに様々な形式の移動装置を示してもよく、例えば、個人デジタルアシスタント、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブル機器及び他の類似の演算装置である。本明細書に示された部材、それらの接続及び関係、並びにそれらの機能は、例示に過ぎず、本明細書に記載された及び／又は要求された本開示の実現を限定しない。

【0082】

図６に示すように、機器６００は、計算手段６０１を含み、計算手段６０１は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）６０２に記憶されたコンピュータプログラム又は記憶手段６０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０３にロードされたコンピュータプログラムに基づいて、様々な適切な動作及び処理を実行してもよい。ＲＡＭ６０３には、さらに機器６００の操作に必要な様々なプログラム及びデータを記憶してもよい。計算手段６０１、ＲＯＭ６０２、及びＲＡＭ６０３は、バス６０４を介して相互に接続される。入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース６０５も、バス６０４に接続される。

【0083】

機器６００における複数の部品は、Ｉ／Ｏインターフェース６０５に接続され、例えばキーボード、マウス等の入力手段６０６と、例えば様々な種類のディスプレイ、スピーカ等の出力手段６０７と、例えば磁気ディスク、光ディスク等の記憶手段６０８と、例えばネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバ等の通信手段６０９とを含む。通信手段６０９は、機器６００がインターネット等のコンピュータネットワーク及び／又は各種の電気ネットワークを介して他の機器と情報・データをやり取りすることを可能にする。

【0084】

計算手段６０１は、処理及び演算能力を有する各種の汎用及び／又は専用の処理モジュールであってもよい。計算手段６０１の幾つかの例として、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、各種専用の人工知能（ＡＩ）演算チップ、各種機械学習モデルアルゴリズムをランニングする演算ユニット、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、並びに任意の適切なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等が挙げられるが、これらに限定されない。計算手段６０１は、前文で記載された各方法及び処理、例えば交通信号機の制御信号生成方法を実行する。例えば、幾つかの実施例において、交通信号機の制御信号生成方法は、例えば記憶手段６０８のような機械可読媒体に有形的に含まれるコンピュータソフトウェアプログラムとして実現されてもよい。いくつかの実施例において、コンピュータプログラムの一部又は全部は、ＲＯＭ６０２及び／又は通信手段６０９を介して機器６００にロード及び／又はインストールされてもよい。コンピュータプログラムがＲＡＭ６０３にロードされて計算手段６０１により実行される場合、前文に記載の交通信号機の制御信号生成方法の１つ又は複数のステップを実行してもよい。代替的に、他の実施例において、計算手段６０１は、他の任意の適切な方式（例えば、ファームウェアを介する）により交通信号機の制御信号生成方法を実行するように構成されてもよい。

【0085】

本明細書で以上に説明されたシステム及び技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、コンプレックスプログラムマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせにおいて実現されてもよい。これらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムにおいて実施され、該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラムマブルプロセッサを含むプログラムマブルシステムで実行され及び／又は解釈されることが可能であり、該プログラムマブルプロセッサは、専用又は汎用のプログラムマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、かつデータ及び命令を該記憶システム、該少なくとも１つの入力装置、及び該少なくとも１つの出力装置に伝送することができることを含んでもよい。

【0086】

本開示の方法を実施するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで作成されてもよい。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供されてもよく、それによって、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラにより実行される時に、フローチャート及び／又はブロック図に規定された機能・操作が実施される。プログラムコードは、機器に完全に実行されてもよく、部分的に機器で実行されてもよく、独立したソフトウェアパッケージとして部分的に機器で実行され、かつ部分的に遠隔機器で実行されるか又は完全に遠隔機器又はサーバで実行されてもよい。

【0087】

本開示のコンテキストにおいて、機械可読媒体は、有形の媒体であってもよく、命令実行システム、装置又は電子機器に使用され、又は命令実行システム、装置又は電子機器と組み合わせて使用されるプログラムを含んで又は記憶してもよい。機械可読媒体は、機械可読信号媒体又は機械可読記憶媒体であってもよい。機械可読媒体は、電子の、磁気的、光学的、電磁的、赤外線の、又は半導体システム、装置又は電子機器、又は上記内容の任意の適切な組み合わせを含んでもよいが、それらに限定されない。機械可読記憶媒体のより具体的な例としては、１つ以上の線による電気的接続、携帯式コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、又は上記内容の任意の適切な組み合わせを含む。

【0088】

ユーザとの対話を提供するために、コンピュータにここで説明されたシステム及び技術を実施させてもよく、該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを備え、ユーザは、該キーボード及び該ポインティングデバイスを介して入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置は、さらにユーザとの対話を提供してもよく、例えば、ユーザに提供されたフィードバックは、いかなる形式のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、かついかなる形式（音声入力、語音入力又は、触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信してもよい。

【0089】

ここで説明されたシステム及び技術は、バックグラウンド部品を含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェア部品を含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンド部品を含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザが該グラフィカルユーザインタフェース又は該ネットワークブラウザを介してここで説明されたシステム及び技術の実施形態と対話することができる）、又はこのようなバックグラウンド部品、ミドルウェア部品、又はフロントエンド部品のいずれかの組み合わせを含むコンピューティングシステムに実施されることが可能である。任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によりシステムの部品を互いに接続することができる。通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）及びインターネットを例示的に含む。

【0090】

コンピュータシステムは、クライアント及びサーバを含んでもよい。クライアントとサーバ同士は、一般的に離れており、通常、通信ネットワークを介して対話する。クライアントとサーバとの関係は、該当するコンピュータ上でランニングし、クライアントーサーバの関係を有するコンピュータプログラムによって生成される。サーバは、クラウドサーバであってもよく、分散型システムのサーバであってもよく、又はブロックチェーンを組合せたサーバであってもよい。

【0091】

理解されるべきこととして、以上に示された様々な形式のフローを使用してもよく、操作を改めてソーティングしたり、追加したり又は削除してもよい。例えば、本開示に記載の各操作は、並列に実行されたり、順次に実行されたり、又は異なる順序で実行されてもよく、本開示の発明の所望の結果を実現することができれば、本明細書はここで限定されない。

【0092】

上記具体的な実施形態は、本開示の保護範囲を限定するものではない。当業者であれば、設計要件及び他の要因に応じて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション及び代替を行うことが可能であると理解すべきである。本開示の精神と原則内で行われる任意の修正、均等置換及び改良などは、いずれも本開示の保護範囲内に含まれるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】