基于深度学习的行人流量动态控制系统及方法

摘要

基于深度学习的行人流量动态控制系统，包括LSTM模型、目标检测模型以及决策模型，其特征在于，所述LSTM模型、目标检测模型分别与决策模型数据传输连接；所述LSTM模型、目标检测模型与数据输入组件并联传输连接；所述决策模型汇总连接LSTM模型、目标检测模型；所述决策模型与信号输出组件数据传输连接，且信号输出组件与信号灯电性连接。其方法在于通过LSTM模型进行对历史数据的分析，并通过目标检测MobileNet‑SSD模型对实时情况进行获取。本发明的积极进步效果在于：我们将二者的结果结合起来，并通过决策模型对当前信号切换区间进行相应调整，从而优化道路人流拥堵现象的发生。