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龙图腾网获悉山东金宇信息科技集团有限公司申请的专利一种基于边缘计算的强化学习控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120088988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510559499.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于边缘计算的强化学习控制方法及系统是由房小龙;贾贞鹏;肖明旭;李洪浩;崔新意设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的强化学习控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的强化学习控制方法及系统，属于智能交通控制技术领域，用于解决目前缺少一种能够实时响应交通流变化、优化相位控制、提高通行效率并降低行人等待焦虑的交通信号控制技术的技术问题。方法包括：实时采集当前路口的交通信息以及行人驻留热区图；基于边缘融合感知设备中安装的图卷积特征编码模型，对交通信息以及行人驻留热区图进行图卷积特征编码，得到当前路口的交通态势特征向量；基于交通态势特征向量以及强化学习算法，确定当前路口交通信号灯的初始信号相位方案；通过数字孪生模型对初始信号相位方案进行优化，得到各个路口最终的信号相位方案；基于各个路口的信号相位方案，对交通信号灯进行相位控制。

本发明授权一种基于边缘计算的强化学习控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的强化学习控制方法，其特征在于，所述方法包括： 通过边缘融合感知设备，实时采集当前路口的交通信息以及行人驻留热区图；其中，所述交通信息至少包括车辆平均移动速度以及车辆排队长度；具体包括： 通过所述边缘融合感知设备中融合的毫米波雷达，识别当前路口的不同目标对象；其中，所述目标对象包括静态对象以及动态对象；所述静态对象至少包括车道以及人行横道；所述动态对象至少包括车辆及行人； 通过所述毫米波雷达，获取所述静态对象的位置信息及距离信息；以及，获取预设时长内，所述动态对象的平均移动速度以及排队长度；其中，车辆的平均移动速度以及排队长度构成当前路口的交通信息，行人的平均移动速度以及排队长度构成当前路口的行人信息； 通过所述边缘融合感知设备中融合的热成像摄像头，采集当前路口预设时长内的热成像图序列；基于所述热成像图序列以及所述行人信息，获取所述行人驻留热区图，具体包括： 在所述热成像图序列中，识别每张热成像图中的人体目标位置，并基于所述人体目标位置进行聚类分析，确定出行人密度高于第一预设阈值的聚类区域； 遍历所述热成像图序列中的每张热成像图，通过叠加对比，依次确定第一张热成像图与第二张热成像图中区域重合度高于第二预设阈值的目标聚类区域；再将所述目标聚类区域与第三张热成像图进行对比，以此类推，直至最后一张热成像图对比完成后，获取最终的目标聚类区域； 基于当前路口的信号灯时长以及人行横道长度，计算行人在所述预设时长内的平均移动速度基准值；在所述最终的聚类区域中，筛选出行人的平均移动速度与所述平均移动速度基准值的差值小于第三预设阈值的区域，确定为行人驻留热区； 通过当前路口中安装的摄像头，获取所述行人驻留热区处的图像，得到所述行人驻留热区图； 基于所述边缘融合感知设备中安装的图卷积特征编码模型，对所述交通信息以及行人驻留热区图进行图卷积特征编码，得到当前路口的交通态势特征向量； 基于所述交通态势特征向量以及强化学习算法，确定当前路口交通信号灯的初始信号相位方案，具体包括： 基于强化学习算法，构建并训练PPO策略网络；其中，所述PPO策略网络的信号控制指令集合为：at∈{延长当前相位,切换至下一相位,激活行人优先相位}；将当前时刻获取的交通态势特征向量输入所述PPO策略网络中，获取所述信号控制指令集合中每个控制指令的概率分布；将概率最高的信号控制指令确定为所述初始信号相位方案； 构建交通路口的数字孪生模型，并通过所述数字孪生模型对所述初始信号相位方案进行优化，得到各个路口最终的信号相位方案，具体包括： 将所述初始信号相位方案输入所述数字孪生模型中，使其进行交通信号灯的仿真控制； 在所述数字孪生模型中，获取下一个预设时长的交通态势特征向量，并基于双目标奖励函数，计算所述初始信号相位方案对应的方案评价值； 若所述方案评价值不低于预设标准阈值，则将所述初始信号相位方案确定为当前路口的信号相位方案； 若所述方案评价值低于所述预设标准阈值，则优化所述PPO策略网络中的策略网络参数以及超参数，重新生成初始信号相位方案，直至得到的初始信号相位方案的方案评价值不低于预设标准阈值； 基于各个路口的信号相位方案，对对应的交通信号灯进行相位控制。

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