百度，改变了红绿灯新格局

7月3日百度AI开发者大会在中国北京·国家会议中心举行。会议上李彦宏向大家介绍了智能红绿灯全局控制系统，并且今年这套系统已经在保定等地落地应用。

百度依靠自身丰富的地图数据和车辆导航数据，在保定市上线了单点智能优化、干线协调和自适应系统，并根据实际情况做出信号调优工作，智能改变红绿灯时间，实测应用路段早晚高峰行程延误时间减少了20%到30%，交通效率明显提升。

随着国民经济的高速增长，城市化作为国家发展方向而得到有力推进，随之而来的是大城市的人口和汽车保有量的飞速扩张。城市交通拥堵以城市全国各个城市共同面对的问题。而正如一句古语“欲速则不达”，在越是拥堵的道路上，合理的交通秩序越是容易被破坏。特别是在交叉路口处，一个方向的拥挤导致的车辆积压，会最终令路口其他方向的交通都受到影响，拥堵成为阻塞，路口交通进入“死锁”状态，使原本其他方向本不拥堵的交通均陷入瘫痪，进而影响整个交通路网的效率，严重浪费社会道路资源。

而就在18年7月3日，百度申请了一项“红绿灯路口的确定方法、装置及电子设备”的发明专利（申请号为：201810718396.1），申请人为北京百度网讯科技有限公司。

根据目前公开的文件，让我们一起来看看这项红绿灯路口的确定方法吧。

如上图所示为红绿灯路口的确定方法流程示意图。首先获取获取各红绿灯路口的坐标和各路段链的静态数据，其中，所述路段链为路段的基本组成单元，所述路段由至少一个路段链组成，所述路段链的静态数据包括所述路段链所属道路的道路标识和所述路段链的位置信息，这些信息可以包括道路标识、路段链的坐标、长度等基本静态数据。

系统的主体为具有红绿灯路口确定功能的红绿灯路口的确定装置，例如电子设别的处理器等。

其次，根据所述各个链路段的位置信息，按照将同一个道路标识对应的各路段链依次连接的方式，生成至少一个第一道路。例如道路标识a对应的路段链有路段链1和路段链2。根据路段链1和路段链2的首尾的位置信息，例如坐标和方向，将路段链1和路段链2依次连接生成第一道路1。

这样，根据上述方式，根据各所述路段链的位置信息，将同一个道路标识对应的各路段链依次连接，生成多个第一道路。最后，根据各所述红绿灯路口的坐标，对各所述第一道路进行分割，确定各所述红绿灯路口相关的路段。具体例如下图所示：

例如上图所示，第一道路1和第一道路2为相交的道路，红绿灯路口1的坐标正好位于第一道路1和第一道路2的相交点上，使用红绿灯路口1分割第一道路1和第一道路2，进而确定出红绿灯路口1相关的路段为路段1、路段2、路段3和路段4。

进一步，根据上述方式确定出红绿灯路口的位置以及该红绿灯路口相关的路段后，生成上述信息的语义化的信息。

除此之外，根据各所述红绿灯路口的坐标，对各所述第一道路进行分割，确定各所述红绿灯路口相关的路段之后，对红绿灯路口相关的路段进行筛选，过滤掉位于同一个红绿灯路口之间的路段。

例如，红绿灯路口1包括红绿灯1和红绿灯2，其中红绿灯1和红绿灯2之间的距离为50m。根据上述方式，使用红绿灯路口1对第一道路进行分割之后，生成红绿灯路口相关的路段1和路段2。若路段1的起点和终点位于红绿灯1和红绿灯2之间，此时，可以确定路段1为红绿灯路口1内部的路段，属于红绿灯路口1外部的路段，则删除路段1。

在上述步骤的基础上，我们可以从基础路网中获取各所述红绿灯路口的坐标的具体过程，如下所示。

上图为基于基础路网的红绿灯路口的确定方法流程示意图。首先，从所述基础路网中获取各红绿灯的点位坐标。

其次，根据各所述红绿灯的点位坐标，将距离在预设距离内的红绿灯，组成一个红绿灯路口。

最后，将组成所述红绿灯路口的各红绿灯的中心位置，作为所述红绿灯路口的位置。例如，红绿灯路口1包括红绿灯1、红绿灯2、红绿灯3和红绿灯4，其中红绿灯1的坐标为(100 ,100)、红绿灯2的坐标为(200 ,100)、红绿灯3的坐标为(150 ,50)、红绿灯4的坐标为(150 ,150)，这样，可以将上述4个红绿灯组成的正方形的中心位置点作为红绿灯路口1的位置，即红绿灯路口的位置为(100 ,150)。

根据上述的过程，我们已经了解了红绿灯路口的确定方法。红绿灯是交通信号中重要的一环，少一些等待红绿灯的时间可以让我们的出行质量得到巨大的提升。希望日后随着交通体系的智能化，能够给我们的生活带来更多的便捷！