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龙图腾网恭喜阿里云计算有限公司申请的专利交通信号控制方法及模型训练方法、设备及存储介质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：CN115762129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202211226797.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权交通信号控制方法及模型训练方法、设备及存储介质是由于津强;肖楠;余亮设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通信号控制方法及模型训练方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种交通信号控制方法及模型训练方法、设备及存储介质。在本申请实施例中，可根据目标区域的交通状态信息，确定针对该目标区域的交通控制策略。由于该交通控制策略是根据目标区域的交通状态信息确定的，融合了目标区域各路口的交通状态，因此，根据目标区域的交通控制策略确定出的目标区域中各路口的信号控制参数，也融合了目标区域内各路口的交通状态，可实现区域协调交通控制。因此，相较于单路口信号控制，本实施例提供的交通信号控制方式更为合理，有助于提高区域道路通行效率。

本发明授权交通信号控制方法及模型训练方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交通信号控制方法，其特征在于，包括：获取目标区域的交通状态信息；所述目标区域的交通状态信息包括所述目标区域中各路口的交通状态；利用区域控制决策模型根据所述目标区域的交通状态信息，确定针对所述目标区域的交通控制策略；其中，所述区域控制决策模型对应的初始模型包括：多个本地网络模型和全局网络模型；根据所述目标区域的交通控制策略，确定所述目标区域中各路口的信号控制参数；根据所述目标区域中各路口的信号控制参数，对所述各路口进行交通信号控制；其中，所述区域控制决策模型，是根据多个交通仿真环境对应的交通状态信息，对所述初始模型进行多轮次训练得到的收敛的全局网络模型；针对多轮次训练中的任一训练轮次，所述任一训练轮次使用的全局网络模型的调整后的模型参数，是根据所述任一训练轮次使用的多个本地网络模型的调整后的模型参数，对所述任一训练轮次使用的全局网络模型的模型参数进行联合调整得到的；所述任一训练轮次使用的多个本地网络模型的调整后的模型参数，是根据所述多个本地网络模型在所述任一训练轮次对应的多个更新后的交通仿真环境，对所述任一训练轮次使用的多个本地网络模型进行模型参数调整得到的；所述多个更新后的交通仿真环境，是根据所述任一训练轮次的多个本地网络模型输出的目标区域交通控制策略，对所述任一训练轮次输入的多个交通仿真环境更新得到的；以及，所述任一训练轮次的下一训练轮次使用的多个本地网络模型，是根据所述任一训练轮次使用的全局网络模型的调整后的模型参数，对所述任一训练轮次使用的所述多个本地网络模型进行模型参数调整得到的。

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