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科技成果名称：一种基于神经符号系统与强化学习的交通信号灯控制方法
科技成果类型：发明专利
专利号：ZL202510495235.0
专利授权日：2025-06-24
专利权人：广东海洋大学
发明人：戴铭,洪思婷,符婷,刘鹏基,黄晨,杨斯淇,黄绮婷
专利简介：本发明公开了一种基于神经符号系统与强化学习的交通信号灯控制方法，包括：步骤S1，通过摄像头、地磁传感器和GPS实时获取车辆数据，通过气象传感器采集天气信息，通过服务器获得工作日、周末及高峰时段标识，同时通过信号灯控制器获得信号灯信息；步骤S2，采用卷积神经网络处理摄像头视频流，输出各车道的实时车辆密度、速度分布，并利用传感器数据构建交通流特征向量；步骤S3，采用神经符号系统将深度学习特征映射为可解释的交通规则，结合交通法规生成约束条件。本发明通过融合深度学习的感知能力、符号逻辑的可解释性和强化学习的动态优化能力，提升了交通信号灯控制的透明性和实时适应性。
受让方：深圳立专信息科技有限公司
是否关联交易：否
定价方式：协议定价
专利转让金额：人民币5000元
公示时间：2025年11月2日——2025年11月16日
联系人：丁老师
联系电话：0759-8218325
科学技术部
2025年11月2日
