摘要
本发明适用于智慧城市与物联网技术领域,提供了一种基于实时交通流量的城市照明动态调光系统及其方法,该方法包括以下步骤:同步采集多源异构数据;将交通流数据、道路环境数据和车联网数据进行融合,得到道路全景动态数字融合信息;根据道路全景动态数字融合信息,预测未来的交通流状态;根据交通流预测信息和环境状态信息,预测未来各路段所需的理论照明度值;基于深度强化学习的协同调光决策模型,根据当前的道路全景动态数字融合信息、交通流预测信息、照明度需求预测值以及照明状态数据,生成调光策略;本发明通过融合多源异构数据,并结合深度强化学习,能够实现超前预测、精准感知、区域协同和自适应优化的调光决策。
技术关键词
环境状态信息
动态调光方法
交通流状态
城市照明
协方差矩阵
卡尔曼滤波模型
车辆状态信息
多源异构数据
调光系统
需求预测模型
观测噪声
深度强化学习
交通流预测模型
估计误差
路段
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BP神经网络模型
校园
火灾
评价方法
消防设施设备
电缆故障定位方法
电缆故障定位装置
特征提取算法
故障特征
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快速校准方法
动态误差补偿
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高精度工业
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协方差矩阵
路面附着系数估算
AUKF算法
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