號誌秒數-最佳化

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號誌秒數最佳化
AI智慧號誌控制系統
Mission
開車順心 騎車清新
桃園近年有大量人口湧入,面臨交通壅塞、交通事故與空氣污染等挑戰。為解決此困境,率全國之先,導入AI智慧號誌控制,以最佳的號誌秒數控制,縮短停等時間,透過微觀車流模型展現本地特色,減少車輛怠速的碳排。
Solution
秒數AI控 車流更輕鬆
AI智慧號誌控制將深度強化學習演算方法,針對大型車與汽、機車眾多,交流道周邊聯絡道及省道主幹道共91處路口車流採用YOLO物件辨識演算法,並以邊緣運算為架構進行偵測,依據車流、停等長度等資料分析,動態最佳化各路口號誌秒數。
Solution
智慧連控 號誌連動
AI智慧號誌控制的深度學習系統運用智慧偵測、運算及管理三個層面,形成環境偵測、數據感知、最佳決策、號誌控制的群組連動控制,經由大數據不斷回饋、修正決策成果,獲得最佳化路口號誌秒數的決策。
Solution
精準模擬 建構模式
隨機微觀且支援本土的交通及施工設施特性的車流模擬模型,符合當地交通特性,且在建構學習模型的過程中,會不斷地餵入全新的調查資料進行校估,確保轉向量誤差於10%內。
Impact
減少
0
%
停等時間平均
最多減少10
減少
2-10
%
交通時間
減少5-19
系統總延滯
下降
0
%
每年因停等
產生的碳排
減少
0