Trafikledningssystem (särskilt moderna intelligenta trafikledningssystem) utnyttjar informationsteknologi, big data och artificiell intelligens för att avsevärt förbättra effektiviteten och säkerheten för stadstrafikledning.
Förbättra trafikeffektiviteten och minska trängseln:
Trafikflödesövervakning i-realtid och dynamisk justering: Trafikdata i realtid-samlas in via kameror, geomagnetiska sensorer, GPS och andra enheter för att automatiskt identifiera trängselpunkter och dynamiskt justera resursallokering som trafikljus och tidvattenflödesbanor.
Intelligent signalstyrningsoptimering: Algoritmer som grönvågskoordinationskontroll och adaptiv signaltiming används för att minska väntetiderna för korsningar och förbättra kapaciteten på huvudvägarna.
Vägledning och reseförslag: Genom att integrera data från navigeringsappar, information om kollektivtrafik och andra källor rekommenderar systemet optimala rutter till förare eller uppmuntrar användning av kollektivtrafik för att lindra trafikstockningar.
Förbättra säkerhet och förebyggande funktioner:
Proaktiv tidig varning och snabb incidentrespons: Systemet kan automatiskt identifiera onormala händelser som olyckor, olaglig parkering och trasiga-fordon, och samordna med polisstyrkorna för insatser inom några sekunder. Till exempel kan det nya systemet i Shenyang förutsäga trafikstockningar 30 minuter i förväg med en noggrannhet på 89,6 %.
Intelligent överträdelseigenkänning: AI-kameror fångar automatiskt beteenden som fortkörning, körning mot rött ljus och illegal parkering, vilket minskar mänskliga fel och förbättrar verkställighetseffektiviteten och avskräckningen.
Övervakning av utrustningsstatus i realtid: Ger tidiga varningar om fel i trafikanläggningar som trafikljus och övervakningsstolpar för att förhindra olyckor orsakade av utrustningsfel.