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龙图腾网获悉浙江中控信息产业股份有限公司申请的专利一种基于云边协同的参数自学习信号控制方法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：CN116798227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310742382.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于云边协同的参数自学习信号控制方法是由周俊杰;崔夏;胡灵龙;徐梦;吴昊设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云边协同的参数自学习信号控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于云边协同的参数自学习信号控制方法，解决了交通信号算法控制严重依赖交通参数配置、过于依赖训练样本以及难以实现实时性全天候全场景应用等问题。本发明方法主要包括：采集交通全息轨迹数据，进行边缘感应信号控制；通过参数自学习方法，从全息数据中提取全息感应控制参数；建立云边协同控制架构，参数自学习数据交互，实时控制交通信号。通过全息数据判别各个相位的交通状态，采用参数自学习方法以及建立云边协同控制体系，实现交通控制全天候全场景应用，具有实时控制能力强、适配各种交通流条件和交通场景、避免参数学习所需的算力和试错成本等优点。

本发明授权一种基于云边协同的参数自学习信号控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云边协同的参数自学习信号控制方法，其特征在于，包括： S1、采集交通全息轨迹数据，判别各个相位的交通状态，根据选定的交通参数之间关系控制信号灯持续时间；当其他相位交通密度等于理论阻塞密度，若现相位交通密度小于最佳密度，进行相位切换，否则，逐一延长各相位绿灯时间； S2、从交通全息轨迹数据中提取全息感应控制参数定义参数自学习动作空间，并采用路口元胞结构构建方法构建状态矩阵定义参数自学习状态空间，训练参数自学习模型；根据路口交通全息轨迹数据，采用路口元胞结构构建车辆状态矩阵，根据当前路口交通信号灯实际情况，将每个车道的信号灯的不同状态用不同值表示，构建与状态矩阵大小相同的路口信号状态矩阵；采用CNN算法对叠加两矩阵结果进行当前时刻特征向量提取，将每个时刻的特征向量序列作为周期特征，通过Transformer算法，整合为状态空间的特征向量；学习饱和情景下各相位均衡绿灯极限时间，将各极限时间组成的序列作为动作空间；生成学习参数，进行训练； S3、建立云边协同控制架构，进行数据交互，实时控制交通信号。

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