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西安电子科技大学硕士研究生学位论文(盲审)评阅意见表A3打印

一、论文题目及摘要

(1)论文题目：基于深度学习的智能交通信号控制系统设计与实现

摘要：随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，如何提高交通效率和安全性成为亟待解决的问题。本文针对现有交通信号控制系统的不足，提出了一种基于深度学习的智能交通信号控制系统。首先，通过分析城市交通流量的特征，设计了适用于不同交通场景的深度学习模型。其次，结合实际交通数据，对模型进行训练和优化，实现了对交通信号灯的智能控制。实验结果表明，该系统在缓解交通拥堵、提高道路通行效率、降低交通事故率等方面具有显著效果。以我国某城市为例，该系统实施后，道路通行速度提高了15%，平均车速提升了10%，交通事故率降低了20%。

(2)本文首先对智能交通信号控制系统的研究背景和意义进行了阐述，详细分析了传统交通信号控制系统的局限性，如缺乏实时性、适应性差、无法动态调整等。在此基础上，提出了基于深度学习的智能交通信号控制系统设计方案。该系统采用卷积神经网络（CNN）对交通流量进行实时监测，通过分析历史数据，预测未来交通流量变化，从而实现对交通信号灯的智能控制。实验数据表明，该系统在处理复杂交通场景时，具有较高的准确性和鲁棒性。

(3)在系统实现方面，本文详细介绍了系统的硬件平台、软件架构和算法设计。硬件平台选用高性能的嵌入式处理器，软件架构采用模块化设计，便于系统扩展和升级。在算法设计上，针对不同交通场景，设计了多种深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络等。通过实际应用，验证了系统在提高交通效率、降低能耗、减少污染等方面的优势。同时，本文还对系统在实际应用中可能遇到的问题进行了分析和讨论，提出了相应的解决方案。总之，本文提出的基于深度学习的智能交通信号控制系统具有较高的实用价值和推广前景。

二、论文内容概述

(1)本文以我国某城市为例，深入分析了城市交通拥堵的现状及成因。通过收集并分析近三年的交通流量数据，发现高峰时段交通流量占总流量的70%，且在早晚高峰时段拥堵情况最为严重。为解决这一问题，本文提出了基于深度学习的智能交通信号控制系统，通过实时监测和预测交通流量，实现了交通信号的智能调控。系统实施后，该城市高峰时段道路通行速度提高了15%，平均车速提升了10%，交通事故率降低了20%。

(2)本文重点研究了深度学习在智能交通信号控制系统中的应用。通过设计卷积神经网络（CNN）模型，对交通场景进行特征提取和分析。实验结果表明，CNN模型在识别交通参与者、检测交通拥堵程度等方面的准确率达到90%以上。此外，本文还探讨了如何将深度学习算法与其他人工智能技术（如强化学习、模糊逻辑等）相结合，以实现更优化的交通信号控制策略。在实际应用中，该系统已成功应用于我国多个城市，取得了显著成效。

(3)本文对智能交通信号控制系统进行了详细的硬件和软件设计。硬件方面，选用高性能的嵌入式处理器和传感器，实现了对交通流量、速度、密度等关键参数的实时采集。软件方面，采用模块化设计，包括数据采集模块、信号控制模块、优化模块等。实验证明，该系统具有较好的稳定性和适应性。同时，本文还对系统在复杂环境下的抗干扰能力和自适应能力进行了测试和验证，结果表明系统在各种场景下均能保持良好的性能。

三、论文结构及创新点

(1)本文的结构分为五个主要部分，首先是对智能交通信号控制系统的研究背景和意义进行概述，阐述了传统交通信号控制系统的局限性以及引入深度学习技术的必要性。随后，详细介绍了系统的硬件平台和软件架构，包括数据采集模块、信号控制模块、优化模块等，并对每个模块的功能和实现进行了详细说明。在系统设计部分，重点介绍了基于深度学习的交通流量预测模型，包括数据预处理、模型选择、训练与优化等环节。此外，本文还探讨了系统在实际应用中的性能评估和优化策略，包括实时性、准确性、适应性等方面的考量。

(2)在创新点方面，本文提出了以下三个方面：首先，针对现有交通信号控制系统在处理复杂交通场景时的不足，设计了一种基于深度学习的智能交通信号控制系统，该系统通过实时监测和预测交通流量，实现了对交通信号灯的智能调控，有效缓解了交通拥堵问题。其次，针对传统交通信号控制系统在适应不同交通场景时的局限性，本文提出了一种自适应的深度学习模型，该模型能够根据实时交通数据动态调整控制策略，提高了系统的适应性和灵活性。最后，本文还提出了一种基于多智能体协同控制的策略，通过多个智能体之间的信息共享和决策协同，实现了更高效、更智能的交通信号控制。

(3)本文的创新点还体现在以下几个方面：一是提出了一种基于深度学习的交通流量预测模型，该模型在识别交通参与者、检测交通拥堵程度等方面的准确率达到90%以上，有效提高了交通信号控制系统的预测精度。二是