基于目标识别和深度学习的信号灯时长优化系统
计算机学院（国家示范性软件学院）
在城市交通管理中，交通信号灯的时间设置直接关系到人们的出行体验和出行效率。通常情况下，交通信号灯的时间设置是静态的，但这并不总是能够适应不断变化的交通流量和道路状况。长时间无意义地等待红灯，不仅令人心情焦躁，更在无形之中增加了温室气体的排放，不利于地球环境保护。
因此，我计划推出一项创新性的解决方案，利用深度学习，设计出一种能够动态调整交通信号灯时长的算法。这个算法将会根据实时数据，如交通流量、道路状况和事故发生率等多种因素，来自动调整交通信号灯的时间，以最大程度地提高交通系统的效率和智能性。
这一创新的目标是减少交通拥堵，改善城市的出行体验，同时减少排放，使城市更加环保。通过优化交通信号灯的时长，我们有机会为城市居民带来更加便利和愉悦的出行体验，提高城市交通系统的整体效率。这将有助于建设更加智慧和宜居的城市。
