交通信号控制决策算法预研

背景:在交通信号协调控制场景中,从数据中挖掘交通流特性,提供协调控制方案决策.

负责:控制子区划分算法调研预研,为了解决基线算法迁移性,落地性差的问题而开展的研究.通过对文献资料的调研,分析现

有交通数据分析方法的优缺点,以及主流算法(聚类,社区发现,GNN)在此应用场景适用性,设计交叉口关联评价方法与子区划分

算法.实验结果证明预研算法决策效果优于基线,大幅提升迁移性与稳定性,即将至试点项目进一步验证.

难点:1.现有算法划分原理不贴合子区划分场景,需要调整目标函数优化划分结果

2.组合优化问题的解集空间大,算法设计要权衡解精度与算法速度.

交通信号控制决策基线维护迭代

背景:基于阈值判断的交通信控决策算法

负责:走查已上线的基线算法,针对算子中的缺陷与逻辑漏洞,进行维护与更新迭代,保证正常运行.

智慧路口

背景:在交叉口场景中,基于视频信息,输出格式化数据,诊断运行问题.

负责:滞留车队识别算法调研预研.检测到滞留车队后,根据滞留车队与其余车队的运动学关系,建立停车原因判别模型,并设计

滞留车队识别算法,寻找交叉口中车队滞留根因,识别准确率达85%.

参与:数据质量查验,验证车辆计数算法,轨迹识别算法输出结果的准确性.