CN113628435B 一种信息处理方法及装置 （株式会社日立制作所）

少一个路口的交通状况信息和所述至少一个路2获取待控制区域内的至少一个路口的交通状况信息和所述至少一个路口的交通控制根据所述至少一个路口的交通状况信息、所述至少一个路口的其中，在所述获取待控制区域内的至少一个路口的交通所述至少一个路口的交通控制信息是基于所述单路口交通控制将获得的至少一个路口的交通状况信息进行状态转换，其中，状利用深度学习模型，对所述至少一个子任务所述对所述单路口交通控制模型进行迭代优化，得到优化后的单路口交通控制模型，所述根据所述至少一个路口的交通状况信息、所述至少一个路口的分别利用全连接线性网络和卷积网络对所述至少一基于所述循环神经网络建模序列关系得到的隐性状态映射，确定所第一获取模块，用于获取待控制区域内的至少一个路口的交通3第一确定模块，用于根据所述至少一个路口的交通状况信述目标路口为所述至少一个路口的一个路口所述至少一个路口的交通控制信息是基于所述单路口交通控制处理子模块，用于对所述单路口交通控制模型进行迭代优化，得到优第二获取单元，用于基于所述运行结果更新所第三获取单元，用于基于所述内循环的结果计算二次梯度更第一处理子模块，用于分别利用全连接线性网络和卷积网定所述目标路口以及对所述目标路口的交通4[0007]本发明实施例提供一种信息处理方法及装置，以提高对多路口交通灯控制的效[0009]获取待控制区域内的至少一个路口的交通状况信息和所述至少一个路口的交通5[0027]基于所述运行结果更新所述单路口交通控制模型的模型权重，得到内循环的结的交通控制信息以及所述全局交通状态信息，确定对目标路口的交通控制信息的调整信态转换后的交通状况信息具有统一格式的交6[0052]第二获取单元，用于基于所述运行结果更新所述单路口交通控制模型的模型权的交通状况信息、所述至少一个路口的交通控制信息以及所述全局交通状态信息进行处[0057]第一确定子模块，用于基于所述循环神经网络建模序列关系得到的隐性状态映个路口的交通控制信息以及获取的全局交通状态信息确定对目标路口的交通控制信息的7[0074]步骤101、获取待控制区域内的至少一个路口的交通状况信息和所述至少一个路他形式的路口)及其交通状况(不同方向不同车流量大小的在不同时间上的组合)划分成不代优化，训练得到一个可以应对多种交通状况的具备快速适应能力的单路口交通控制模8的组合。首先通过多层线性网络接受和处理底层的交通流特征(每个方向不同车道的车流[0092]所述全局交通状态信息指的是用于反应整个待控制区域的交通状况信息、所述至少一个路口的交通控制信息以及所述全局交通状态信息进行处9个路口的交通控制信息以及获取的全局交通状态信息确定对目标路口的交通控制信息的一致无法直接共享的交通状态(比如不同个数的车流矩阵，以及不同方向之间的位置关系多层线性网络接受和处理底层的交通流特征(每个方向不同车道的车流数量，当前的信号了底层agent与上层agent的信息交互图，以及基于多层神经网络的底层agent网络模型示[0120]在单个路口根据自己的路口状况完成模型训练之后，进行全局的多路口协同调[0124]第一获取模块601，用于获取待控制区域内的至少一个路口的交通状况信息和所运行结果更新所述单路口交通控制模型的模型权重，得到内循环的结果；第三获取单元[0135]获取待控制区域内的至少一个路口的交通状况信息和所述至少一个路口的交通[0156]基于所述运行结果更新所述单路口交通控制模型的模型权重，得到内循环的结出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质