一种基于融合模型的自适应调度方法和装置

本发明涉及城市交通控制技术领域。提供一种基于融合模型的自适应调度方法和装置。该方法包括：采集各车道及相关路口的车辆图像，多设备同时采集车辆速度、位置和类型，计算当前车道的排队长度，以生成指定维度特征向量；计算信号灯控制动作的评估值，以动态调整各控制参数来优化各信号控制动作；根据卷积神经网络算法和改进的LSTM算法，构建融合模型，并优化所述融合模型；将待处理图像所生成的指定维度特征向量和历史交通流量数据输入优化后的融合模型，以确定信号灯控制参数、拥堵概率，并对信号灯进行控制，以进行实时调度。本发明能精确获得信号灯控制参数及拥堵概率预测，实现了不同交通场景的自适应匹配。