摘要
本发明公开了基于校园内非机动车车流量预测的自适应车道控制方法,该方法包括:获取校园内非机动车的视频帧图像数据并进行数据统计处理,得到当前时间校园内非机动车车流量数据;基于LSTM模型构建车流量预测模型,并对当前时间校园内非机动车车流量数据进行预测,得到未来时间校园内非机动车车流量数据;根据未来时间校园内非机动车车流量数据进行推算,确定校园内非机动车车道控制决策;确定校园内非机动车车道数。通过使用本发明,能够减小非机动车的等待时间和停车次数,提高校园交通流时段的均衡性。本发明作为基于校园内非机动车车流量预测的自适应车道控制方法,可广泛应用于智能交通控制技术领域。
技术关键词
非机动车
车流量预测
车流量数据
车道控制方法
LSTM模型
网络模块
视频帧特征
智能交通控制技术
图像
引入注意力机制
决策
指标
回调机制
校园
表达式
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多变量相空间重构
BiLSTM模型
光伏发电功率
Pearson相关系数
重构相空间
安全监管系统
路段
风险
数据分析模块
FCM聚类算法
超高频RFID技术
综合管理系统
车辆信息管理系统
射频识别模块
分布式计算框架
跨数据中心
互信机制
可信执行环境
验证通道
多层次