本公開涉及控制技術(shù)領域，尤其涉及一種交通信號控制方法和裝置。

背景技術(shù)：

隨著汽車的保有量不斷增多，道路交通的壓力越來越重。交通信號燈作為應用最廣泛的交通管理器，能夠疏導交通流量、提高道路通行能力、減少交通事故。然而，傳統(tǒng)的交通信號燈控制方法，是以固定的交通信號燈時間為主，出現(xiàn)需要調(diào)整的情況時，由交通管制人員人為調(diào)控，往往是在路段陷入擁堵之后才能進行干涉，具有滯后性，耗費時間和資源，交通效率低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本公開提供一種交通信號控制方法和裝置，用以解決傳統(tǒng)交通信號控制方法具有滯后性，耗費時間和資源、交通效率低的問題。

為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本公開實施例的第一方面，提供一種交通信號控制方法，所述方法包括：

獲取根據(jù)歷史車流量建立的車流量預測模型，所述歷史車流量為過去的第一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)，所述第一路口的各個方向上的歷史車流量建立的車流量預測模型；

根據(jù)所述車流量預測模型獲取未來的第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的預測車流量；

根據(jù)所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的預測車流量確定所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的交通信號燈時間。

可選的，所述方法還包括：

在進入所述第二時間區(qū)間中的所述第一時段后，獲取在使用所述交通信號燈時間的情況下，所述第一路口的各個方向的交通狀態(tài)信息；

當根據(jù)所述交通狀態(tài)信息確定所述第一路口的至少一個方向發(fā)生交通擁堵時，獲取所述至少一個方向的預警級別；

根據(jù)所述至少一個方向的預警級別對所述至少一個方向上的交通信號燈時間進行調(diào)整。

可選的，當所述第一路口在第一方向上發(fā)生交通擁堵時，所述方法還包括：

獲取第二路口的路口預警級別，所述第二路口為所述第一路口的沿所述第一方向的下一路口；

根據(jù)所述第二路口的路口預警級別對所述第二路口的交通信號燈時間進行調(diào)整。

可選的，所述方法還包括：

獲取所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的實際車流量；

根據(jù)所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的實際車流量更新所述車流量預測模型，得到更新后的車流量預測模型；

將所述更新后的車流量預測模型作為所述第二時間區(qū)間的下一時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的車流量預測模型。

可選的，所述根據(jù)歷史車流量建立所述車流量預測模型的方法包括：

對于所述各個方向中的第一方向，根據(jù)所述第一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)所述第一路口的所述第一方向上的歷史車流量建立所述第一方向上的時間序列；其中，所述第一方向為所述第一路口的各個方向中的任一方向；

對所述第一方向上的時間序列進行d階差分；

根據(jù)進行差分后的所述第一方向上的時間序列建立時間序列模型，所述時間序列模型為自回歸積分滑動平均模型ARIMA模型；

將所述時間序列模型作為所述第一方向上的車流量預測模型。

可選的，所述根據(jù)所述車流量預測模型獲取未來的第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的預測車流量，包括：

對于所述第一方向，根據(jù)所述第一方向上的車流量預測模型，利用最小均方誤差預測方法獲取在所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一方向上的預測車流量。

可選的，所述根據(jù)所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的預測車流量確定所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的交通信號燈時間，包括：

根據(jù)所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的預測車流量確定所述第一路口的各個方向在所述第一時段的平均預測車流量；

根據(jù)所述第一路口的各個方向在所述第一時段的平均預測車流量確定所述第一路口的各個方向的權(quán)重；

根據(jù)所述第一路口的各個方向的權(quán)重確定所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的交通信號燈時間。

可選的，所述在進入所述第二時間區(qū)間中的所述第一時段后，獲取在使用所述交通信號燈時間的情況下，所述第一路口的各個方向的交通狀態(tài)信息，包括：

在進入所述第二時間區(qū)間中的所述第一時段后，獲取在使用所述交通信號燈時間的情況下，所述第一路口的各個方向的平均車速、平均通過時間以及路段車輛負載。

可選的，所述當根據(jù)所述交通狀態(tài)信息確定所述第一路口的至少一個方向發(fā)生交通擁堵時，獲取所述至少一個方向的預警級別，包括：

當所述第一路口的至少一個方向滿足以下至少一者時，確定所述至少一個方向發(fā)生交通擁堵：平均車速小于平均車速閾值的時間大于第一時間閾值、平均通過時間大于第二時間閾值、路段車輛負載大于車輛負載閾值；

當確定所述至少一個方向發(fā)生交通擁堵時，根據(jù)每個發(fā)生交通擁堵的方向的平均車速、平均通過時間以及路段車輛負載，以及平均車速的權(quán)重、平均通過時間的權(quán)重、路段車輛負載的權(quán)重確定所述每個發(fā)生交通擁堵的方向的預警級別。

可選的，所述獲取第二路口的路口預警級別，包括：

當所述第二路口為主路口時，確定所述第二路口的所有一級相鄰路口，以及每個所述一級相鄰路口的所有二級相鄰路口；

獲取每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，所述每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重是預先設置的；

根據(jù)每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，確定每個所述一級相鄰路口的路口預警級別；

根據(jù)每個所述一級相鄰路口的路口預警級別，以及預先設置的每個所述一級相鄰路口的權(quán)重，確定所述第二路口的路口預警級別；或者，

當所述第二路口為任一主路口的一級相鄰路口時，確定所述第二路口的所有二級相鄰路口；

獲取每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，所述每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重是預先設置的；

根據(jù)每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，確定所述第二路口的路口預警級別；或者，

當所述第二路口為任一一級相鄰路口的二級相鄰路口時，獲取預先設置的所述第二路口的路口預警級別。

根據(jù)本公開實施例的第二方面，提供一種交通信號控制裝置，所述裝置包括：

模型獲取模塊、預測模塊和時間調(diào)整模塊；

所述模型獲取模塊，用于獲取根據(jù)歷史車流量建立的車流量預測模型，所述歷史車流量為過去的第一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的歷史車流量；

所述預測模塊，用于根據(jù)所述車流量預測模型獲取未來的第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的預測車流量；

所述時間調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的預測車流量確定所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的交通信號燈時間。

可選的，所述裝置還包括：交通狀態(tài)信息獲取模塊、預警級別獲取模塊和第一調(diào)整模塊；

所述交通狀態(tài)信息獲取模塊，用于在進入所述第二時間區(qū)間中的所述第一時段后，獲取在使用所述交通信號燈時間的情況下，所述第一路口的各個方向的交通狀態(tài)信息；

所述預警級別獲取模塊，用于當根據(jù)所述交通狀態(tài)信息確定所述第一路口的至少一個方向發(fā)生交通擁堵時，獲取所述至少一個方向的預警級別；

所述第一調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述至少一個方向的預警級別對所述至少一個方向上的交通信號燈時間進行調(diào)整。

可選的，所述裝置還包括：路口預警級別獲取模塊和第二調(diào)整模塊；

所述路口預警級別獲取模塊，用于當所述第一路口在第一方向上發(fā)生交通擁堵時，獲取第二路口的路口預警級別，所述第二路口為所述第一路口的沿所述第一方向的下一路口；

所述第二調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述第二路口的路口預警級別對所述第二路口的交通信號燈時間進行調(diào)整。

可選的，所述裝置還包括：車流量監(jiān)控模塊；

所述車流量監(jiān)控模塊，用于獲取所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的實際車流量；

所述建模模塊，還用于根據(jù)所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的實際車流量更新所述車流量預測模型，得到更新后的車流量預測模型；以及，將所述更新后的車流量預測模型作為所述第二時間區(qū)間的下一時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的車流量預測模型。

可選的，所述裝置還包括：建模模塊，所述建模模塊包括：數(shù)據(jù)獲取子模塊、差分子模塊和模型建立子模塊；

所述數(shù)據(jù)獲取子模塊，用于對于所述各個方向中的第一方向，根據(jù)所述第一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)所述第一路口的所述第一方向上的歷史車流量建立所述第一方向上的時間序列；其中，所述第一方向為所述第一路口的各個方向中的任一方向；

所述差分子模塊，用于對所述第一方向上的時間序列進行d階差分；

所述模型建立子模塊，用于根據(jù)進行差分后的所述第一方向上的時間序列建立時間序列模型，所述時間序列模型為自回歸積分滑動平均模型ARIMA模型；將所述時間序列模型作為所述第一方向上的車流量預測模型。

可選的，所述預測模塊用于：

對于所述第一方向，根據(jù)所述第一方向上的車流量預測模型，利用最小均方誤差預測方法獲取在所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一方向上的預測車流量。

可選的，所述時間調(diào)整模塊包括：均值獲取子模塊、權(quán)重獲取子模塊和時間調(diào)整子模塊

所述均值獲取子模塊，用于根據(jù)所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的預測車流量確定所述第一路口的各個方向在所述第一時段的平均預測車流量；

所述權(quán)重獲取子模塊，用于根據(jù)所述第一路口的各個方向在所述第一時段的平均預測車流量確定所述第一路口的各個方向的權(quán)重；

所述時間調(diào)整子模塊，用于根據(jù)所述第一路口的各個方向的權(quán)重確定所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的交通信號燈時間。

可選的，所述交通狀態(tài)信息獲取模塊用于：

在進入所述第二時間區(qū)間中的所述第一時段后，獲取在使用所述交通信號燈時間的情況下，所述第一路口的各個方向的平均車速、平均通過時間以及路段車輛負載。

可選的，所述預警級別獲取模塊用于：

當所述第一路口的至少一個方向滿足以下至少一者時，確定所述至少一個方向發(fā)生交通擁堵：平均車速小于平均車速閾值的時間大于第一時間閾值、平均通過時間大于第二時間閾值、路段車輛負載大于車輛負載閾值；

當確定所述至少一個方向發(fā)生交通擁堵時，根據(jù)每個發(fā)生交通擁堵的方向的平均車速、平均通過時間以及路段車輛負載，以及平均車速的權(quán)重、平均通過時間的權(quán)重、路段車輛負載的權(quán)重確定所述每個發(fā)生交通擁堵的方向的預警級別。

可選的，所述路口預警級別獲取模塊用于：

當所述第二路口為主路口時，確定所述第二路口的所有一級相鄰路口，以及每個所述一級相鄰路口的所有二級相鄰路口；

獲取每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，所述每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重是預先設置的；

根據(jù)每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，確定每個所述一級相鄰路口的路口預警級別；

根據(jù)每個所述一級相鄰路口的路口預警級別，以及預先設置的每個所述一級相鄰路口的權(quán)重，確定所述第二路口的路口預警級別；或者，

當所述第二路口為任一主路口的一級相鄰路口時，確定所述第二路口的所有二級相鄰路口；

獲取每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，所述每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重是預先設置的；

根據(jù)每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，確定所述第二路口的路口預警級別；或者，

當所述第二路口為任一一級相鄰路口的二級相鄰路口時，獲取預先設置的所述第二路口的路口預警級別。

通過上述技術(shù)方案，本公開利用歷史車流量建立預測模型預測未來車流量，并根據(jù)預測結(jié)果設定交通信號燈的時間，同時根據(jù)實時采集的交通狀態(tài)信息，對交通信號燈的時間進行調(diào)整，能夠解決傳統(tǒng)交通信號控制方法具有滯后性，耗費時間和資源，交通效率低的問題，能夠基于歷史車流量對未來一段時間的車流量進行預測，并基于預測的車流量來設置交通信號燈的時間，能夠使得交通信號燈的時間設置的更加符合未來車流量的規(guī)律，并且能夠節(jié)約人為調(diào)整所花費的時間和資源，提高交通效率的效果。

應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。

附圖說明

附圖是用來提供對本公開的進一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與下面的具體實施方式一起用于解釋本公開，但并不構(gòu)成對本公開的限制。在附圖中：

圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種交通信號控制方法的流程圖；

圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制方法的流程圖；

圖3是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制方法的流程圖；

圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制方法的流程圖；

圖5是根據(jù)一示例性實施例示出的又一種交通信號控制方法的流程圖；

圖6是根據(jù)一示例性實施例示出的再一種交通信號控制方法的流程圖；

圖7是根據(jù)一示例性實施例示出的一種交通信號控制裝置的框圖；

圖8是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制裝置的框圖；

圖9是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制裝置的框圖；

圖10是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制裝置的框圖；

圖11是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制裝置的框圖；

圖12是根據(jù)一示例性實施例示出的又一種交通信號控制裝置的框圖；

圖13是根據(jù)一示例性實施例示出的再一種交通信號控制裝置的框圖。

具體實施方式

這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。

在介紹本公開提供的交通信號控制方法和裝置之前，首先對本公開各個實施例所涉及應用場景進行介紹。本公開涉及道路交通場景，道路上行駛的車輛都設置有OBU(On board Unit，車載單元)，能夠通過V2X(Vehicle to X，汽車與外界交互)網(wǎng)絡與服務器、設置在道路周圍的RSU(Road Side Unit，路邊單元)進行通信。其中OBU能夠?qū)⑺谲囕v的標識、位置、或者其他行駛信息上報給RSU或服務器，RSU通常設置在交通信號燈附近的指定位置以及兩個信號燈之間路段的指定位置，RSU能夠通過獲取經(jīng)過的車輛的信息，例如車輛的數(shù)量、速度、方向、軌跡等等，獲得道路的路況信息并上報給服務器。本公開各個實施例所涉及的交通信號燈，不限于是路口的交通燈或是非路口的交通信號燈(例如，某路段的學校門口或者是管制區(qū)域的交通信號燈)，并且本公開各個實施例所涉及的路口包括但不限于十字路口、丁字路口或者是其他類型的路口。

圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種交通信號控制方法的流程圖，如圖1所示，該方法包括：

步驟101，獲取根據(jù)歷史車流量建立的車流量預測模型，所述歷史車流量為過去的第一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的歷史車流量建立的車流量預測模型。

示例的，第一路口可以是任意一個需要對交通信號燈進行設置的路口。其中第一時間區(qū)間為預設的歷史車流量采集周期，可以根據(jù)具體道路的通行情況、道路施工規(guī)劃等進行靈活調(diào)整。例如，可以設定該第一時間區(qū)間為當前時間點的前三個月，第一時段例如可以是周一至周日中的任意一天，也可以是某一天中的任一時段，由于周一至周日的車流量存在差異，甚至同一天的不同時段的車流量也存在差異(如上下班高峰時段，和其他時段車流量差異很大)，因此上述的第一時段可以設置為某一天的具體某一時段，例如，第一時間段為周一早上的上班高峰7：00至9：00?？梢杂蒖SU采集該第一時間區(qū)間內(nèi)的多個第一時段該第一路口在第一方向(第一方向可以是第一路口的任一方向，例如由南向北行駛的方向)的車流量信息，上傳至服務器，車流量信息是一個帶有時間信息的序列，其中可以包括通行車輛的數(shù)量、通行車輛的行駛方向等。服務器根據(jù)RSU采集到的車流量信息，建立一個能夠描述該第一路口在第一時段在該第一方向上的車流量的ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model，自回歸積分滑動平均模型)，作為第一路口在第一時段在該第一方向上的車流量預測模型，其中，當?shù)谝粫r間段為周一早上的上班高峰7：00至9：00時，得到的車流量預測模型可以用于預測未來一段時間內(nèi)的周一早上的上班高峰7：00至9：00的車流量。同理可以得多該第一路口在第一時段在其他方向上的車流量預測模型。

步驟102，根據(jù)車流量預測模型獲取未來的第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的預測車流量。

需要說明的是，該第二時間區(qū)間為預設的未來車流量預測周期，是以當前時間點為起點的未來的一個時間區(qū)間，同樣可以根據(jù)具體道路的通行情況、道路施工規(guī)劃等進行靈活調(diào)整，例如可以設置為從當前時刻起的三個月至一年(或者也可以是其他時間長度)，以從當前時刻起的三個月為例，在這三個月內(nèi)都以步驟101中獲取的車流量預測模型進行車流量的預測。第二時間區(qū)間內(nèi)的第一時段與第一時間區(qū)間內(nèi)的第一時段為同一時段，即在步驟101中得到的第一時段內(nèi)第一路口的第一方向車流量預測模型應當用于預測未來第二時間區(qū)間內(nèi)同時段的車流量。例如，根據(jù)前三個月內(nèi)的每個周一早上7：00至9：00該第一路口的第一方向上的車流量獲取的車流量預測模型，應當用于預測后三個月的每個周一早上7：00至9：00該第一路口的第一方向上的車流量。

可選的，在預測車流量時可以采用最小均方誤差預測方法，以第一方向為例，根據(jù)第一方向上的車流量預測模型，利用最小均方誤差預測方法獲取在第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)該第一方向上的預測車流量。

步驟103，根據(jù)第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的預測車流量確定第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的交通信號燈時間。

示例的，通常一個道路路口的各個方向(例如南北向，東西向，對于可以雙向行駛的路口還可以進行更細的分類，例如由南向北，由北向南，由西向東等等)車流量并不相同，因此可以根據(jù)步驟102中得到的第一路口的各個方向的預測車流量來獲取每個方向上權(quán)重，該權(quán)重可以表示在對應方向上車流量的大小，因此可以用于分配各個方向上的時間，權(quán)重大的方向預測車流量大，分配的交通信號燈的綠燈時間長，相應的，權(quán)重小的方向預測車流量小，分配的交通信號燈的綠燈時間短。

圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制方法的流程圖，如圖2所示，該方法還包括：

步驟104，在進入第二時間區(qū)間中的第一時段后，獲取在使用交通信號燈時間的情況下，第一路口的各個方向的交通狀態(tài)信息。

從步驟101至步驟103，完成對交通信號燈時間的設定，能夠適應第二時間區(qū)間內(nèi)的道路在正常通行情況下的交通控制。但是因為道路的通行情況是隨時發(fā)生變化的，也會出現(xiàn)各種臨時、突發(fā)的道路狀況，所以需要對道路進行實時監(jiān)控。在使用步驟103所設定的交通信號燈時間的情況下，當時間進入第二時間區(qū)間中時，由RSU采集道路的交通狀態(tài)信息。

其中，交通狀態(tài)信息可以包括第一路口的各個方向的平均車速、平均通過時間以及路段車輛負載。

步驟105，當根據(jù)交通狀態(tài)信息確定第一路口的至少一個方向發(fā)生交通擁堵時，獲取至少一個方向的預警級別。

示例的，道路發(fā)生交通擁堵，直觀上的現(xiàn)象就是道路上的車輛行駛緩慢、通過時間變長、道路上的車輛越來越多。因此，可以根據(jù)步驟104中獲取的交通狀態(tài)信息判斷第一路口的是否有某個方向發(fā)生擁堵。

其中，判斷擁堵的方法可以是：當?shù)谝宦房诘闹辽僖粋€方向滿足以下至少一者時，確定該至少一個方向發(fā)生交通擁堵：平均車速小于平均車速閾值的時間大于第一時間閾值、平均通過時間大于第二時間閾值、路段車輛負載大于車輛負載閾值。

當確定該至少一個方向發(fā)生交通擁堵時，根據(jù)每個發(fā)生交通擁堵的方向的平均車速、平均通過時間以及路段車輛負載，以及平均車速的權(quán)重、平均通過時間的權(quán)重、路段車輛負載的權(quán)重確定每個發(fā)生交通擁堵的方向的預警級別。

示例的，當步驟105判斷只有一個方向發(fā)生擁堵時，可以直接調(diào)整該方向的交通信號燈的顯示時間，也可以通過下面的公式將這個路口的每個方向的預警級別都計算一遍，然后根據(jù)預警級別重新分配交通信號燈的顯示時間。當步驟105判斷多個方向發(fā)生擁堵時，則需要根據(jù)預警級別來調(diào)整各個方向的交通信號燈的顯示時間。

預警級別可以通過以下公式計算：

其中W_level為預警級別，為平均車速，為平均通過時間，為路段車輛負載，ω_v為平均車速的權(quán)重，ω_T為平均通過時間的權(quán)重，ω_M為路段車輛負載的權(quán)重。

其中，關于權(quán)重的設置，可以分別設置高、中、低三種重要程度，來表示道路通行情況中各參數(shù)的重要程度。各參數(shù)的權(quán)重可以是固定的，也可以是根據(jù)道路通行情況實時調(diào)整。舉例來說，在上面的公式中，平均車速平均通過時間和路段車輛負載三個參數(shù)對應的權(quán)重，可以分別設置0.3、0.5、0.7來表示高、中、低三種重要程度。在計算各個方向的預警級別時，對于任何一個方向，可以設置上述三個參數(shù)超過閾值的程度來確定權(quán)重。

以平均通過時間為例，可以設置兩個閾值：分別用于表示平均通過時間超標的時間閾值T₁，和平均通過時間嚴重超標的時間閾值T₂，其中T₁小于T₂。當小于T₁時，表示平均通過時間正常，ω_v相應設置為0.3；當大于或等于T₁且小于T₂時，表示平均通過時間超標，可以認為發(fā)生擁堵，ω_v相應設置為0.5；當大于T₂時，表示平均通過時間超標嚴重，可以認為發(fā)生嚴重擁堵，ω_v相應設置為0.7。同理，平均車速和路段車輛負載也可以采用相同的方式來設置權(quán)重。其中，為每個變量也可以設置更多的超標等級并相應設置該級別的權(quán)重，具體的可以根據(jù)實際需要來設置。

示例地，假設第一路口有兩個方向，其中第二方向上述的三個參數(shù)均正常，第一方向上平均車速和路段車輛負載均正常，但是平均通過時間大于T₁但是小于T₂，可以判斷該第一方向發(fā)生擁堵，此時，可以根據(jù)上述的公式分別計算第一方向的預警級別為第二方向的預警級別為然后根據(jù)W₁和W₂來分配第一方向和第二方向的交通信號燈的顯示時間。多個方向同時發(fā)生擁堵的計算方法與上述方法相同，不再贅述。

步驟106，根據(jù)該至少一個方向的預警級別對該至少一個方向上的交通信號燈時間進行調(diào)整。

以第一路口為十字路口，分東西向和南北向為例，當東西向的平均車速小于平均車速閾值的時間大于第一時間閾值時，判斷東西向發(fā)生擁堵，則調(diào)整東西向的交通信號燈的顯示時間，若當前該交通信號燈為綠燈，延長該綠燈的顯示時間，若當前該交通信號燈為紅燈，則延長下一個綠燈的顯示時間。若東西向和南北向的平均車速小于平均車速閾值的時間均大于第一時間閾值時，則計算兩個方向上的預警級別和各自的權(quán)重：

根據(jù)得到的權(quán)重進行調(diào)整后的交通信號燈時間可以表示為：

t₁＝U₁*T

t₂＝U₂*T

其中，W_level1為表示東西向的預警級別，W_level2為表示南北向的預警級別，U₁和U₂分別表示東西向和南北向的權(quán)重。t₁和t₂分別表示東西向和南北向的交通信號燈在時間段T內(nèi)分配的綠燈顯示時間。對交通信號燈時間的調(diào)整，可以由服務器根據(jù)預警級別計算出t₁和t₂，并將其發(fā)送給該路口兩個方向上的交通信號燈，也可以由服務器將該路口兩個方向的權(quán)重U₁和U₂相應地發(fā)送給該路口兩個方向上的交通信號燈，由交通信號燈計算各自綠燈的顯示時間。

圖3是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制方法的流程圖，如圖3所示，當?shù)谝宦房谠诘谝环较蛏习l(fā)生交通擁堵時，該方法還可以包括：

步驟107，獲取第二路口的路口預警級別，第二路口為第一路口的沿第一方向的下一路口。

示例的，在傳統(tǒng)的交通信號控制方法中，遇到交通擁堵的情況通常只能分別調(diào)整各路口的交通信號燈，無法預測交通擁堵對周圍路口的影響。本實施例中，經(jīng)過步驟105的判斷，第一路口發(fā)生擁堵時，獲取第二路口的路口預警級別。

其中，道路上的路口可以分為主路口、一相鄰級路口、二級相鄰路口，主路口可以是城市主干道，一級相鄰路口是主路口臨近的下一路口，二級相鄰路口是一級相鄰路口臨近的下一路口，其中一個主路口周圍可能有多個一級相鄰路口，一個一級相鄰路口周圍可能有多個二級相鄰路口。路口預警級別的確定方法可以包括：

當?shù)诙房跒橹髀房跁r：

首先，確定第二路口的所有一級相鄰路口，以及每個一級相鄰路口的所有二級相鄰路口。

其次，獲取每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重是預先設置的。

再次，根據(jù)每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，確定每個一級相鄰路口的路口預警級別。

最后，根據(jù)每個一級相鄰路口的路口預警級別，以及預先設置的每個一級相鄰路口的權(quán)重，確定第二路口的路口預警級別。

當?shù)诙房跒槿我恢髀房诘囊患壪噜徛房跁r：

首先，確定第二路口的所有二級相鄰路口。

其次，獲取每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重是預先設置的。

最后，根據(jù)每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，確定第二路口的路口預警級別。

當?shù)诙房跒槿我灰患壪噜徛房诘亩壪噜徛房跁r，獲取預先設置的第二路口的路口預警級別。

上述的方法可以表示為以下公式：

其中，D_i表示主路口i的預警級別，S_ik表示主路口i的一級相鄰路口k的預警級別，π_k表示一級相鄰路口k的預警級別的權(quán)重，x_ij表示路口i的二級相鄰路口j的預警級別，α_j表示二級相鄰路口j的預警級別，M表示路口i的二級相鄰路口的數(shù)量。即可以理解為主路口的路口預警級別可以根據(jù)與其相鄰的所有一級相鄰路口的路口預警級別和相應的權(quán)重來確定，而每個一級相鄰路口的路口預警級別都可以由與其相鄰的的所有二級相鄰路口的路口預警級別和相應的權(quán)重來確定。

步驟108，根據(jù)第二路口的路口預警級別對第二路口的交通信號燈時間進行調(diào)整。

該第二路口的路口預警級別能夠使第二路口的交通信號燈時間提前做好調(diào)整準備，在造成第一路口擁堵的車流量預計到達第二路口時，調(diào)整交通信號燈時間。

值得說明的是，當?shù)谝宦房诎l(fā)生擁堵時，第一路口的RSU可以向第二路口的RSU發(fā)送預警消息，第二路口的RSU可以向服務器(RSU可以直接上報給服務器，也可以由RSU向交通信號燈管理設備請求，然后由交通信號燈管理設備上報給服務器)上報這個預警消息，而后由服務器執(zhí)行步驟107，以及步驟108，其中服務器在進行步驟108時，服務器先根據(jù)第二路口的路口預警級別對第二路口的交通信號燈時間進行調(diào)整，再將調(diào)整后的交通信號燈時間發(fā)送至第二路口的交通信號燈管理設備，信號燈管理設備則根據(jù)調(diào)整后的交通信號燈時間來控制該第二路口的信號燈進行信號燈的控制?；蛘?，當?shù)谝宦房诎l(fā)生擁堵時，第一路口的RSU可以直接請求服務器調(diào)整第二路口的交通信號燈，而后由服務器執(zhí)行步驟107，以及步驟108。又或者，當?shù)谝宦房诎l(fā)生擁堵時，第一路口的RSU可以向第二路口的RSU發(fā)送預警消息，第二路口的RSU可以向第二路口的交通信號燈管理設備請求調(diào)整第二路口的交通信號燈，該交通信號燈管理設備可以具備一定的處理能力，可以獲取第二路口的路口預警級別(該預警級別可以從服務器獲取，也可以獲取本地預先存儲的第二路口的路口預警級別)，并根據(jù)第二路口的路口預警級別對第二路口的交通信號燈時間進行調(diào)整。

可選的，還可以獲取第三路口的路口預警級別，第三路口為第一路口的沿第一方向的上一路口。即當?shù)谝宦房诎l(fā)生擁堵時，向第一路口的上一路口進行反饋，使得上一路口根據(jù)第一路口的擁堵情況以及自身的路口預警級別來調(diào)整交通信號燈時間。

綜上所述，本公開利用根據(jù)某一路口的某一方向在過去一段時間內(nèi)某一時段的歷史車流量建立的預測模型來預測該路口的相同方向在未來一段時間內(nèi)的相同時段內(nèi)的車流量，并根據(jù)該路口各個方向的車流預測結(jié)果設定該路口的交通信號燈的時間，然后根據(jù)實時采集的該路口各個方向的實際車流量來判斷該路口各個方向的交通狀態(tài)，當發(fā)生擁堵時對該路口的交通信號燈的時間進行調(diào)整，能夠解決傳統(tǒng)交通信號控制方法具有滯后性，耗費時間和資源，交通效率低的問題。既能夠基于歷史車流量對未來一段時間的車流量進行預測，并基于預測的車流量來設置交通信號燈的時間，使得交通信號燈的時間設置的更加符合未來車流量的規(guī)律，也能夠達到實時調(diào)整交通信號燈時間，因此能夠達到節(jié)約人為調(diào)整所花費的時間和資源，提高交通效率的效果。并且，當某一路口發(fā)生擁堵時，可以對這個路口的鄰近路口進行預警，并且可以對這些相鄰路口的交通信號燈時間進行調(diào)整，能夠達到在擁堵到達前就對交通進行提前疏導，避免鄰近路口發(fā)生交通擁堵的效果。

圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制方法的流程圖，如圖4所示，該方法還可以包括：

步驟109，獲取第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的實際車流量。

步驟110，根據(jù)第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的實際車流量更新車流量預測模型，得到更新后的車流量預測模型。

步驟111，將更新后的車流量預測模型作為第二時間區(qū)間的下一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的車流量預測模型。

需要說明的是，從第二時間區(qū)間的起始時刻開始，可以對第二時間區(qū)間內(nèi)RSU采集到的車流量進行存儲，到第二時間區(qū)間結(jié)束時，就獲取了第二時間區(qū)間內(nèi)采集到的車流量，那么可以根據(jù)該車流量按照上述方法，更新該車流量預測模型(其中更新車流量預測模型可以參照步驟101所示的建模方法重新建立車流量預測模型，也可以采用其他算法對車流量預測模型進行迭代更新)，使車流量預測模型能夠預測在第二時間區(qū)間之后的下一時間區(qū)間內(nèi)的第一時段的車流量(可參照步驟102所示的方法)，從而可以對該下一時間區(qū)間進行步驟101-106所示的方法。因此，通過對車流量預測模型的不斷更新，能夠獲取該第一路口各個方向上更精準的預測車流量，從而可以使該第一路口的交通信號燈的調(diào)整更精準。

圖5是根據(jù)一示例性實施例示出的又一種交通信號控制方法的流程圖，如圖5所示，步驟101包括：

步驟1011，對于各個方向中的第一方向，根據(jù)第一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的第一方向上的歷史車流量建立第一方向上的時間序列。其中，第一方向為第一路口的各個方向中的任一方向。

步驟1012，對第一方向上的時間序列進行d階差分。

示例的，以第一路口的第一方向上的歷史車流量X_t建立時間序列{X_t}模型，其中t表示第一時間段。{X_t}不是平穩(wěn)的，差分d次后得到平穩(wěn)序列

步驟1013，根據(jù)進行差分后的第一方向上的時間序列建立時間序列模型，該時間序列模型為ARIMA模型。將該時間序列模型作為第一方向上的車流量預測模型。

W_t是平穩(wěn)的，對W_t建立ARIMA模型：

W_t＝c+φ₁W_t-1+φ₂W_t-2+…+φ_pW_t-p+ε_t+θ₁ε_t-1+θ₂ε_t-2+…

+θ_qε_t-q

其中，c是常數(shù)，ε_t是均值為0方差為σ²的白噪聲序列，φ_p是自回歸模型系數(shù)，θ_q是殘差模型中的系數(shù)，p和q是自回歸模型階數(shù)。

圖6是根據(jù)一示例性實施例示出的再一種交通信號控制方法的流程圖，如圖6所示，步驟103包括：

步驟1031，根據(jù)第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的預測車流量確定第一路口的各個方向在第一時段的平均預測車流量。

步驟1032，根據(jù)第一路口的各個方向在第一時段的平均預測車流量確定第一路口的各個方向的權(quán)重。

步驟1033，根據(jù)第一路口的各個方向的權(quán)重確定第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的交通信號燈時間。

以第一路口為十字路口為例來說，首先由步驟1031確定兩個方向的平均預測車流量。{X_t(i)}表示東西向車流量預測序列，共包含了第二時間區(qū)間內(nèi)N周的預測車流量，X_t(i)表示該預測序列中第i周中時間段t(即第一時段)的預測車流量，其中i∈{1,2,…,N}。相應的，{Y_t(i)}為南北向車流量預測序列，共包含了第二時間區(qū)間內(nèi)N周的預測車流量，Y_t(i)表示該預測序列中第i周中時間段t(即第一時段)的預測車流量。那么，東西向的平均預測車流量X和南北向的平均預測車流量Y可以由以下公式計算得到：

其次，根據(jù)步驟1032計算東西向的權(quán)重I₁為：

南北向的權(quán)重I₂為：

最后根據(jù)I₁和I₂可以確定該交通信號燈的時間，即：

t₁＝I₁*T

t₂＝I₂*T

其中，t₁和t₂分別為東西向和南北向的交通信號燈的綠燈顯示時間。

圖7是根據(jù)一示例性實施例示出的一種交通信號控制裝置的框圖，如圖7所示，該裝置包括：模型獲取模塊701、預測模塊702和時間調(diào)整模塊703。

模型獲取模塊701，用于獲取根據(jù)歷史車流量建立的車流量預測模型，所述歷史車流量為過去的第一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)，所述第一路口的各個方向上的歷史車流量。

預測模塊702，用于根據(jù)車流量預測模型獲取未來的第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)所述第一路口的各個方向上的預測車流量。

時間調(diào)整模塊703，用于根據(jù)第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的預測車流量確定第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的交通信號燈時間。

圖8是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制裝置的框圖，如圖8所示，該裝置包括：交通狀態(tài)信息獲取模塊704、預警級別獲取模塊705和第一調(diào)整模塊706；

交通狀態(tài)信息獲取模塊704，用于在進入第二時間區(qū)間中的第一時段后，獲取在使用交通信號燈時間的情況下，第一路口的各個方向的交通狀態(tài)信息。

預警級別獲取模塊705，用于當根據(jù)交通狀態(tài)信息確定第一路口的至少一個方向發(fā)生交通擁堵時，獲取該至少一個方向的預警級別。

第一調(diào)整模塊706，用于根據(jù)該至少一個方向的預警級別對該至少一個方向上的交通信號燈時間進行調(diào)整。

圖9是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制裝置的框圖，如圖9所示，該裝置還包括：路口預警級別獲取模塊707和第二調(diào)整模塊708；

路口預警級別獲取模塊707，用于當?shù)谝宦房谠诘谝环较蛏习l(fā)生交通擁堵時，獲取第二路口的路口預警級別，第二路口為第一路口的沿第一方向的下一路口。

第二調(diào)整模塊708，用于根據(jù)第二路口的路口預警級別對第二路口的交通信號燈時間進行調(diào)整。

圖10是根據(jù)一示例性實施例示出的另一種交通信號控制裝置的框圖，如圖10所示，該裝置還包括：車流量監(jiān)控模塊709；

車流量監(jiān)控模塊709，用于獲取第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的實際車流量。

建模模塊701，還用于根據(jù)第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的實際車流量更新車流量預測模型，得到更新后的車流量預測模型；以及，將更新后的車流量預測模型作為第二時間區(qū)間的下一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的車流量預測模型。

圖11根據(jù)一示例性實施例示出的又一種交通信號控制裝置的框圖，如圖11所示，該裝置還包括：建模模塊710。該建模模塊710包括：數(shù)據(jù)獲取子模塊7101、差分子模塊7102和模型建立子模塊7103，如圖12所示：

數(shù)據(jù)獲取子模塊7101，用于對于各個方向中的第一方向，根據(jù)第一時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的第一方向上的歷史車流量建立第一方向上的時間序列；其中，第一方向為第一路口的各個方向中的任一方向。

差分子模塊7102，用于對第一方向上的時間序列進行d階差分。

模型建立子模塊7103，用于根據(jù)進行差分后的第一方向上的時間序列建立時間序列模型，該時間序列模型為自回歸積分滑動平均模型ARIMA模型。將該時間序列模型作為第一方向上的車流量預測模型。

可選的，預測模塊702用于：

對于所述第一方向，根據(jù)所述第一方向上的車流量預測模型，利用最小均方誤差預測方法獲取在所述第二時間區(qū)間內(nèi)的每個所述第一時段內(nèi)所述第一方向上的預測車流量。

圖13是根據(jù)一示例性實施例示出的再一種交通信號控制裝置的框圖，如圖13所示，時間調(diào)整模塊703包括：均值獲取子模塊7031、權(quán)重獲取子模塊7032和時間調(diào)整子模塊7033。

均值獲取子模塊7031，用于根據(jù)第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的預測車流量確定第一路口的各個方向在第一時段的平均預測車流量。

權(quán)重獲取子模塊7032，用于根據(jù)第一路口的各個方向在第一時段的平均預測車流量確定第一路口的各個方向的權(quán)重。

時間調(diào)整子模塊7033，用于根據(jù)第一路口的各個方向的權(quán)重確定第二時間區(qū)間內(nèi)的每個第一時段內(nèi)第一路口的各個方向上的交通信號燈時間。

可選的，交通狀態(tài)信息獲取模塊704用于：

在進入第二時間區(qū)間中的第一時段后，獲取在使用交通信號燈時間的情況下，第一路口的各個方向的平均車速、平均通過時間以及路段車輛負載。

可選的，預警級別獲取模塊705用于：

當?shù)谝宦房诘闹辽僖粋€方向滿足以下至少一者時，確定該至少一個方向發(fā)生交通擁堵：平均車速小于平均車速閾值的時間大于第一時間閾值、平均通過時間大于第二時間閾值、路段車輛負載大于車輛負載閾值。

當確定該至少一個方向發(fā)生交通擁堵時，根據(jù)每個發(fā)生交通擁堵的方向的平均車速、平均通過時間以及路段車輛負載，以及平均車速的權(quán)重、平均通過時間的權(quán)重、路段車輛負載的權(quán)重確定每個發(fā)生交通擁堵的方向的預警級別。

可選的，路口預警級別獲取模塊706用于：

當?shù)诙房跒橹髀房跁r，確定第二路口的所有一級相鄰路口，以及每個一級相鄰路口的所有二級相鄰路口。

獲取每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，每個所述二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重是預先設置的。

根據(jù)每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，確定每個一級相鄰路口的路口預警級別。

根據(jù)每個一級相鄰路口的路口預警級別，以及預先設置的每個一級相鄰路口的權(quán)重，確定第二路口的路口預警級別?；蛘撸?/p>

當?shù)诙房跒槿我恢髀房诘囊患壪噜徛房跁r，確定第二路口的所有二級相鄰路口。

獲取每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重是預先設置的。

根據(jù)每個二級相鄰路口的路口預警級別和權(quán)重，確定第二路口的路口預警級別?；蛘?，

當?shù)诙房跒槿我灰患壪噜徛房诘亩壪噜徛房跁r，獲取預先設置的第二路口的路口預警級別。

其中，上述各個模塊所實現(xiàn)功能的具體說明已經(jīng)在上述方法實施例中進行了詳細描述，此處不再贅述。

綜上所述，本公開利用根據(jù)某一路口的某一方向在過去一段時間內(nèi)某一時段的歷史車流量建立的預測模型來預測該路口的相同方向在未來一段時間內(nèi)的相同時段內(nèi)的車流量，并根據(jù)該路口各個方向的車流預測結(jié)果設定該路口的交通信號燈的時間，然后根據(jù)實時采集的該路口各個方向的實際車流量來判斷該路口各個方向的交通狀態(tài)，當發(fā)生擁堵時對該路口的交通信號燈的時間進行調(diào)整，既能夠基于歷史車流量對未來一段時間的車流量進行預測，并基于預測的車流量來設置交通信號燈的時間，使得交通信號燈的時間設置的更加符合未來車流量的規(guī)律，也能夠達到實時調(diào)整交通信號燈時間，因此能夠達到節(jié)約人為調(diào)整所花費的時間和資源，提高交通效率的效果。并且，當某一路口發(fā)生擁堵時，可以像對這個路口的鄰近路口進行預警，并且可以對這些相鄰路口的交通信號燈時間進行調(diào)整，能夠達到在擁堵到達前就對交通進行提前疏導，避免鄰近路口發(fā)生交通擁堵的效果。

以上結(jié)合附圖詳細描述了本公開的優(yōu)選實施方式，但是，本公開并不限于上述實施方式中的具體細節(jié)，在本公開的技術(shù)構(gòu)思范圍內(nèi)，本領域技術(shù)人員在考慮說明書及實踐本公開后，容易想到本公開的其它實施方案，均屬于本公開的保護范圍。

另外需要說明的是，在上述具體實施方式中所描述的各個具體技術(shù)特征，在不矛盾的情況下，可以通過任何合適的方式進行組合。同時本公開的各種不同的實施方式之間也可以進行任意組合，只要其不違背本公開的思想，其同樣應當視為本公開所公開的內(nèi)容。本公開并不局限于上面已經(jīng)描述出的精確結(jié)構(gòu)，本公開的范圍僅由所附的權(quán)利要求來限制。