轻量化快速建设
充分复用现有信控平台、交警视频和互联网交通数据，降低新增外场设备依赖。以服务化方式快速接入、快速诊断、快速见效，便于在不同城区、不同道路类型和不同管理阶段灵活复制推广。
城市交通治堵解决方案
融合互联网路况、监测设备等多源数据，全域分析拥堵成因。依托AI算法动态优化信号灯配时、干线绿波方案，支持分钟级策略调整。联动导航平台开展车流诱导，治理效果可量化，有效降低拥堵指数。
方案概述
面向城市交警构建“互联网交通数据感知、交警数据融合、AI算法优化、专业团队运营、导航诱导协同”的交通拥堵治理新模式。方案以全路网交通状态为基础，持续诊断路口、干线和片区拥堵成因，智能生成信号配时与路网调度策略，并通过效果评估驱动滚动优化。在充分利用现有信控、视频及互联网数据资源的基础上，形成从监测预警、诊断研判、方案下发到诱导分流的闭环服务，推动交通治理由被动处置转向主动预防与精细运营。
方案优势
全路网动态感知
突破单一路口检测边界，持续掌握路口排队、道路速度、拥堵变化、区域流量和事件影响。通过多源数据校核与分钟级更新，为信号优化、警力调度和交通组织提供连续、稳定的态势依据。
AI闭环持续优化
围绕周期、绿信比、相位差和时段划分等关键参数，自动开展拥堵诊断、策略推荐、效果评估和滚动迭代。将专家经验沉淀为可复用模型与场景库，让优化工作从阶段性调参升级为常态化运营。
信控诱导协同治理
联动互联网地图监测预警、拥堵研判、导航诱导与信号控制，制定分流和路网均衡策略。面向场馆、枢纽、停车场及重点区域提供路径引导，降低局部流量集中对路网运行造成的持续冲击。
核心内容
单点路口AI信控优化
AI-BASED SIGNAL CONTROL OPTIMIZATION FOR ISOLATED INTERSECTIONS
融合互联网交通数据、交警视频数据和信号控制数据，识别排队过长、空放、失衡、二次排队及溢出等问题，综合评估路口服务水平、延误和饱和度。AI模型按交通需求变化推荐周期、绿信比、相序和时段方案，配合专业人员复核与实施，实现路口运行状态持续改善。
干线与片区协同治理
COLLABORATIVE GOVERNANCE BETWEEN TRUNK LINES AND SUB-AREAS
面向通勤走廊、城市主干道、商圈、医院、学校和交通枢纽，分析关键节点延误、路段速度及上下游关联，生成绿波协调、层级截流和区域协同策略。通过时距图校核与动态微调，减少车辆停车次数和干线波动，兼顾主通道通行效率与周边路网承载能力。
主动路网调度与信息诱导
ACTIVE ROAD NETWORK DISPATCHING AND INFORMATION GUIDANCE
依据互联网地图交通监测预警和拥堵诊断结果，提前制定拥堵诱导与应急分流预案，并结合导航服务引导车辆合理选择路径，促进路网流量均衡。针对场馆、枢纽和重点区域，可联动停车余位、入口状态及周边交通组织，为车辆和行人提供精细化路线引导。