一种基于人工智能的交通信号优化方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的交通信号优化方法及系统，其中方法步骤包括：采集车辆微观行为数据，获取驾驶意图预测结果；根据驾驶意图预测结果，构建动态车辆运动轨迹；利用构建的动态车辆运动轨迹，完成路口交通信号的优化。本发明能够有效提高交通信号的响应速度和准确性，减少交通拥堵，提升通行效率。通过采用卷积神经网络和长短时记忆网络，系统能够自动提取和分析驾驶行为特征，挖掘驾驶意图信息，进而优化信号灯的时长和相序，确保交通流的顺畅。此外，基于马尔可夫过程模型的动态规划方法，使得信号优化决策更加科学合理，能够实时适应交通流量的变化，进一步提升了交通管理的智能化水平。