在高速公路交通监控中，如何选择满足±1公里/小时精度和全天候多车道检测的车辆测速方案？【智能交通】

1. 基于车辆的速度测量技术要求

在交通监控中，我们关注的“被测物”是道路上行驶的各种车辆。这些车辆的结构多样，从小型轿车到大型货车，其尺寸、材质和运动特性都各不相同。要在远距离、全天候条件下精确测量它们的速度，并确保交通安全，对测量系统提出了很高的技术要求。

首先，测量的精度是重中之重。想象一下，如果在高速公路上，测速设备将一辆超速5公里的车辆误判为合规，或者将一辆合规车辆误判为超速，都会带来安全隐患或不必要的争议。所以，我们需要设备能够提供高精度的速度数据，比如误差控制在±1公里/小时甚至更小。

其次，是测量的实时性。车辆在道路上是高速移动的，特别是超速行为往往是瞬时的。因此，测速设备必须能够快速响应，几乎同步地捕捉车辆的瞬时速度，而不是滞后的平均速度。这就要求传感器有很高的刷新率。

再者，是远距离检测能力。在高速公路或城市主干道，为了给驾驶员留出足够的反应时间，或者为了避免近距离测速可能引发的急刹车等危险行为，测速设备通常需要部署在距离车辆较远的位置，比如几十米甚至数百米开外。

最后，也是非常关键的一点，是全天候、多环境适应性。交通监控设备需要全年无休地工作，无论是烈日炎炎的白天、漆黑的夜晚，还是雨雪雾霾等恶劣天气，都必须保持稳定的性能。同时，道路环境复杂，可能会有其他车辆、障碍物甚至高温（如路面在夏季暴晒后）的干扰，设备需要具备强大的抗干扰能力。

2. 针对车辆速度测量的技术标准简介

在车辆速度监测领域，有一些核心的监测参数是行业普遍关注和评估的：

• 瞬时速度 (Instantaneous Speed): 这是指车辆在某个特定时刻的速度。它的评价通常是通过高精度传感器在极短时间内多次采样距离变化率或多普勒频移来计算。

• 平均速度 (Average Speed): 指车辆在一段特定距离内行驶所花费时间的总距离除以总时间。它的评价方法往往涉及在一段道路两端设置监测点，记录车辆通过两个点的时间，以此计算。

• 交通流量 (Traffic Volume): 指单位时间内通过某一道路断面或区域的车辆数量。这通常通过计数设备（如感应线圈、雷达、视频分析系统）统计得出。

• 车头时距 (Headway): 指同一车道上两辆连续通过同一观测点的车辆，它们的前车头通过时间之差。这个参数反映了交通流的密集程度和潜在的交通冲突风险。

• 车头间距 (Gap): 指同一车道上两辆连续车辆前车头之间的距离。这通常通过距离测量设备（如激光、雷达）来获取，是衡量行车安全距离的重要指标。

• 车辆分类 (Vehicle Classification): 根据车辆的尺寸、轴数、类型（如小轿车、卡车、公交车）等进行区分。这有助于交通管理者了解不同类型车辆对道路设施的磨损以及交通负荷的影响。评价方法通常结合车辆的长度、高度、轴距等数据进行模式识别。

这些参数的评价都需要依靠高精度、高可靠性的传感器系统，并结合数据处理算法来完成。

3. 实时监测/检测技术方法

(1) 市面上各种相关技术方案

在交通监控中精确测量车辆速度，目前市面上主要有以下几种主流技术方案：

• 单点激光测距技术及其在测速中的应用

  想象一下，你拿着一个激光手电筒，对着远处移动的汽车不断地按开关，每次按下去，激光束都能瞬间到达汽车并反射回来，你再用一个超精确的计时器记录下激光往返的时间。通过这些时间差，就能算出激光走了多远，进而推算出汽车在两次测量之间移动了多远，从而得出它的速度。

  工作原理和物理基础： 这种技术的核心原理通常是激光飞行时间（Time-of-Flight, ToF）法或相位差法。

  • 飞行时间（ToF）法： 传感器发射一个极短的激光脉冲，该脉冲以光速（c，大约3 x 10^8 米/秒）传播。当激光脉冲击中目标（车辆表面）并反射回来时，传感器会精确测量从发射到接收之间的时间间隔（Δt）。由于光走了个来回，实际的距离就是光往返距离的一半。

    • 距离计算公式： D = (c * Δt) / 2

    • 通过连续、快速地进行距离测量，我们可以得到车辆在不同时间点的精确距离值。比如，在时间 t1 测得距离为 D1，在时间 t2 测得距离为 D2。那么，在这段时间间隔 (t2 - t1) 内，车辆在传感器视线方向上的平均速度就可以通过距离变化来计算：

    • 速度计算公式： V = (D2 - D1) / (t2 - t1)。在实际应用中，还需要考虑激光束与车辆行驶方向的夹角，通过三角函数进行修正，以得到车辆的实际行驶速度。

  • 相位差法： 这种方法通常用于实现更高的精度。传感器发射经过调制的连续激光，当激光返回时，通过测量发射信号和接收信号之间的相位差（Δφ），结合调制波长（λ_mod），可以计算出距离。

    • 距离计算公式（简化）： D = (Δφ / 2π) * (λ_mod / 2) 这种方法同样需要进行快速连续测量来计算速度。

  核心性能参数： * 测量范围： 一般可达数百米，例如0.05米至500米。 * 距离精度： 极高，优质的激光测距系统通常可以达到毫米级精度。 * 测量速度/刷新率： 非常快，部分系统可高达数百赫兹，这意味着每秒可以进行数百次距离测量，这对于捕捉高速移动车辆的瞬时速度至关重要。

  优缺点： * 优点： * 极高的距离测量精度： 能够实现毫米级别的距离测量，从而为速度计算提供极其精确的基础数据。 * 非接触式测量： 对车辆和道路无任何物理干预。 * 抗强光干扰能力： 特别是针对特定波长设计的激光传感器，在强太阳辐射下也能保持较好的测量性能。 * 适用远距离： 能够从数百米外进行精确测量。 * 可测量高温物体： 某些特殊型号的传感器可以测量高温物体表面距离，扩展了其应用范围。 * 缺点： * 单点测量： 通常只能测量一个点上的距离，如果需要覆盖整个车道或多个目标，可能需要结合扫描机构或部署多个传感器，增加了系统复杂性。 * 易受恶劣天气影响： 激光束在雨、雪、雾等天气条件下容易发生衰减和散射，导致测量性能下降甚至失效。 * 成本相对较高： 高精度、远距离的激光测距传感器技术复杂，成本相对较高。

• 雷达测速技术

  你可以把雷达想象成一个不停“呼喊”并“倾听回声”的装置。它发出肉眼看不见的无线电波，当这些电波碰到行驶的车辆并反射回来时，车辆的移动会导致回波的频率发生细微的变化，就像警车靠近你时警笛声变尖，远离时变沉一样（多普勒效应）。雷达就是通过检测这种频率变化来计算车辆速度的。

  工作原理和物理基础： 雷达测速利用多普勒效应。雷达传感器发射频率已知的电磁波（无线电波），当这些波遇到运动中的车辆并反射回来时，由于车辆的相对运动，反射波的频率会相对于发射波发生偏移，这就是多普勒频移（f_d）。这个频移量与车辆相对于雷达的速度成正比。

  • 多普勒频移计算公式： f_d = (2 * V * cos(theta)) / λ

    • f_d: 多普勒频移

    • V: 车辆相对于雷达的速度

    • theta: 雷达波束方向与车辆运动方向之间的夹角

    • λ: 雷达波的波长（λ = c / f，其中c是光速，f是雷达工作频率） 通过测量 f_d，就可以反推出车辆的速度 V。

  核心性能参数： * 检测范围： 可达数百米。 * 速度精度： 通常非常高，部分产品可达±0.1 公里/小时。 * 车道覆盖： 先进的交通雷达能够覆盖多个车道。 * 刷新率： 响应速度快。 * 工作频率： 通常在24吉赫兹（K波段）或更高频率。

  优缺点： * 优点： * 全天候可靠性： 无线电波穿透力强，受雨、雪、雾、烟尘等恶劣天气影响小，能在各种复杂环境下稳定工作。 * 多目标检测与跟踪： 能够同时检测、跟踪和识别多个车道上的目标车辆。 * 非接触式测量： 无需与车辆或路面接触。 * 缺点： * 成本较高： 高性能雷达传感器的研发和制造成本较高。 * 空间分辨率相对较低： 在某些情况下，可能难以在近距离精确分辨小型目标或区分紧密相邻的车辆。 * 对静止物体测速无效： 多普勒雷达只能测量有相对运动的物体速度。

• 视频分析技术

  这就像你安装了一部高清智能摄像机，它不仅能录像，还能“看懂”视频里的内容。当车辆进入它的视野，它能自动识别出这是一辆车，然后记录下它在画面中移动的轨迹，结合预先设定的比例尺和时间信息，就能计算出车辆的实际速度。而且，它还能识别出车辆类型，甚至是交通拥堵或事故。

  工作原理和物理基础： 视频分析技术基于高分辨率可见光视频流，利用先进的计算机视觉算法和深度学习模型对视频内容进行实时分析。其核心是目标检测、目标跟踪和运动分析。

  • 目标检测： 利用深度学习模型（如YOLO、Faster R-CNN等）识别视频帧中的车辆。

  • 目标跟踪： 在连续的视频帧中，将同一辆车的目标框进行关联，形成车辆的运动轨迹。

  • 速度计算： 通过车辆在连续帧中的像素位移量，结合摄像机的标定参数（如焦距、安装高度、视场角等），将像素距离转换为实际距离，然后除以帧与帧之间的时间间隔，即可计算出车辆的速度。

    • 基本原理： V = (像素位移 * 实际距离/像素) / 时间间隔

    • 这类似于计算一个物体从图像中的A点移动到B点所用的时间，再通过图像与真实世界的映射关系，将图像中的距离转化为实际距离，从而算出速度。

  核心性能参数： * 分辨率： 普遍支持高清甚至4K超高清视频。 * 帧率： 高达30-60帧/秒，确保运动流畅和捕捉细节。 * 光学变焦： 可达32倍甚至更高，以适应不同距离的监控需求。 * 分析功能： 除测速外，还包括车辆计数、分类、交通密度、排队长度、停车检测、逆行检测等。

  优缺点： * 优点： * 提供丰富细致的交通数据： 除了速度，还能提供车辆类型、颜色等视觉信息，并能进行复杂的交通事件检测。 * 直观的视觉证据： 视频本身就是最直接的证据，便于事后回溯和分析。 * 部署灵活： 可利用现有监控设施，且分析软件可灵活配置。 * 缺点： * 依赖光照条件： 夜间、逆光或光线不足时性能下降，需要配合补光设备。 * 易受恶劣天气影响： 雨、雪、雾、沙尘暴等会严重影响图像质量，导致识别率和测量精度下降。 * 计算资源消耗大： 高清视频流的实时分析需要强大的计算硬件支持。 * 隐私问题： 涉及拍摄人员和车辆信息，可能引发隐私争议。

• 地埋式传感技术（磁传感器/感应线圈）

  想象在跑道上设置两个“隐形”的计时点，当运动员跑过第一个点时，计时器启动；跑过第二个点时，计时器停止。这两个点之间的距离是固定的，那么我们就能准确地算出运动员的速度。地埋式传感器就是这样的“隐形计时点”，它们被埋在路面之下，不直接与车辆接触，而是通过感应车辆的存在来工作。

  工作原理和物理基础： 地埋式传感器通过非接触方式感知车辆的存在，通常有两种主要类型：

  • 电磁感应线圈： 这种传感器通常由一圈或几圈导线构成，埋设在路面下方。当线圈通电时会产生磁场。车辆（金属体）经过线圈上方时，会改变线圈周围的磁场，从而引起线圈电感的变化。这种电感变化被检测到，表明有车辆经过。通过在路面下方设置两个相距已知距离（L）的感应线圈，并测量车辆通过这两个线圈的时间差（Δt），即可计算出车辆的速度。

  • 磁传感器： 这类传感器（如磁阻传感器）对地磁场的变化非常敏感。当车辆（含有大量金属）经过传感器上方时，会局部扰动地球的磁场。传感器能检测到这种微弱的磁场变化，并将其转换为电信号，从而判断车辆的存在。同样，通过在已知距离 L 上部署两个或多个磁传感器，测量车辆通过它们的时间差 Δt 来计算速度。

  • 速度计算公式： V = L / Δt

    • V: 车辆速度

    • L: 两个传感器之间的已知距离

    • Δt: 车辆通过两个传感器的时间差

  核心性能参数： * 检测模式： 存在检测、方向判断、速度测量。 * 响应时间： 通常在毫秒级。 * 安装深度： 浅埋式。 * 工作温度范围： 宽泛。

  优缺点： * 优点： * 不受天气和光照影响： 由于传感器埋在地下，完全不受雨、雪、雾、光照变化等外部环境条件的影响，可靠性高。 * 隐蔽性好： 不影响道路景观，且不易被破坏。 * 低功耗： 通常功耗较低，适合长时间运行和电池供电应用。 * 缺点： * 需要破路施工： 安装时需要对路面进行开挖和填埋，施工过程复杂，可能对交通造成短期影响。 * 维护更换不便： 一旦发生故障，维护或更换传感器需要再次破路，成本和时间消耗较大。 * 无法提供视觉信息： 无法像视频系统那样提供直观的图像或车辆细节信息。 * 单一维度检测： 主要用于车辆的存在和速度检测，无法直接获取车辆高度、宽度等信息。

(2) 市场主流品牌/产品对比

以下是一些在交通监控领域提供车辆速度测量解决方案的国际主流品牌及其产品特点：

• 德国思瑞达 (Smartmicro) 德国思瑞达以其先进的交通雷达传感器著称，主要采用FMCW（调频连续波）和多普勒雷达技术。他们的产品，如TR122交通雷达传感器，能够通过发射和接收无线电波来精确测量车辆的速度、距离和运动方向。其最大优势在于全天候可靠性，能够穿透雨雪雾等恶劣天气，实时检测多个目标，并对其进行精确跟踪和分类。该产品检测范围可达250米，速度精度可达±0.1 公里/小时，可覆盖8个车道，刷新率约50毫秒，工作频率为24吉赫兹，防护等级达IP67。德国思瑞达的解决方案广泛应用于高速公路和城市交通监控，尤其擅长多车道多目标检测和先进的车辆分类。

• 英国真尚有 (ZSY) 英国真尚有提供低成本激光测距传感器LCJ系列，其核心技术是高精度单点激光测距。这款传感器最远可测500米，具有±1mm的测量精度和高达250Hz的测量速度，通过发射激光束并测量其反射回来的时间或相位差来精确获取与车辆的距离，再通过连续距离差分来计算车辆速度。LCJ系列适用于重工业和户外应用，即使在有太阳辐射的室外或深色表面也能准确测量，并且可以测量高达1550℃的物体表面距离。其坚固的IP65金属外壳和-40℃至+60℃的工作温度范围，使其在各种严苛环境下都能稳定工作。该系列提供多种串行接口（RS232，RS485，RS422，SSI和USB）、高精度模拟输出（0.1%）和两个可编程数字输出（DO1和DO2）。这使得它在需要高精度远距离测速的场景具有优势。

• 瑞典安讯士 (Axis Communications) 瑞典安讯士是知名的网络摄像机制造商，其解决方案结合了网络摄像机和应用程序，主要采用基于高分辨率可见光视频流的视频分析技术。通过先进的计算机视觉和深度学习算法，它能实时分析视频内容，自动识别车辆、进行计数、分类、测量速度，并检测排队长度、拥堵和事故等交通事件。该系统支持高达4K超高清分辨率和高帧率，拥有光学变焦，提供丰富的交通数据和高清晰度视频作为证据。其优势在于提供丰富的视觉信息和智能事件检测，适用于城市交通管理和智能停车，但在恶劣天气和光照条件下的性能可能受限。

• 美国维尔 (Velodyne Lidar) 美国维尔的激光雷达传感器采用多线束激光飞行时间（ToF）测量原理，通过发射多束激光脉冲并测量反射时间来生成周围环境的实时3D点云。这使其能够进行车辆的精准定位、尺寸测量、形状识别和轨迹跟踪，从而实现交通流量统计、车辆分类和冲突检测等功能。该产品具有一定的测量范围，距离精度，水平视场角，并能以较高的数据速率提供高精度3D感知能力。其优势在于实时环境建模和在恶劣光照及天气（相对可见光）下表现良好，在自动驾驶和智能交通领域有广泛应用。

• 加拿大国际路面动力 (International Road Dynamics (IRD)) 加拿大国际路面动力提供的称重传感器及数据采集系统代表了地埋式传感技术。传感器通常是压电式或应变片式，埋设于路面之下，结合埋设的电磁感应线圈。当车辆通过时，压电传感器测量轴重，而电磁感应线圈检测车辆的存在、长度和速度。两者协同工作，实现车辆类型分类、动态称重和交通流量统计。该系统符合一定的称重精度，支持多种车辆分类标准，工作温度范围宽泛。其优势在于提供高精度动态称重数据和全面的车辆分类，是一种长期可靠的嵌入式解决方案，主要用于超载检测和路面保护。

(3) 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为交通监控选择测速设备或传感器时，需要综合考虑多个关键技术指标，这些指标直接影响最终的测量效果和系统的适用性。

1. 测量范围 (Measurement Range)：

   • 实际意义： 指传感器能够有效检测到车辆的最远和最近距离。

   • 影响： 如果范围太短，可能无法满足高速路口或大跨度区域的监控需求；如果过长但精度不足，远距离数据可能不可靠。

   • 选型建议： 对于高速公路测速，通常需要更远的测量范围；城市路口或隧道内可能对距离要求稍低，但需确保覆盖目标车道。

2. 速度精度 (Speed Accuracy)：

   • 实际意义： 指测量结果与真实速度之间的误差大小。

   • 影响： 直接关系到测速的可靠性和是否符合法律法规（如超速执法），精度不足可能导致误判或争议。

   • 选型建议： 用于执法目的（如超速抓拍）的设备必须选择精度极高的产品；用于流量统计和交通管理，可根据实际需求选择合适精度的产品。

3. 刷新率/测量速度 (Refresh Rate/Measurement Speed)：

   • 实际意义： 指传感器每秒能够进行多少次测量或更新数据的频率。

   • 影响： 刷新率越高，传感器捕捉车辆瞬时速度变化的能力越强，特别是对于高速移动的车辆，高刷新率能提供更精确的实时速度曲线。

   • 选型建议： 对于高速车辆的瞬时速度监测，建议选择刷新率较高的设备，以确保数据足够密集。

4. 防护等级 (Ingress Protection, IP Level)：

   • 实际意义： 指设备防尘防水的能力。

   • 影响： 交通监控设备常部署在户外，必须承受雨雪、灰尘、风沙等恶劣环境的考验，防护等级不足会导致设备故障，影响寿命。

   • 选型建议： 户外部署至少需要较高的防护等级，埋入式传感器则需要更高的防护等级。

5. 工作温度范围 (Operating Temperature Range)：

   • 实际意义： 指设备在不影响性能的情况下能够正常工作的环境温度范围。

   • 影响： 极端高温（如夏季路面暴晒）或严寒（如冬季北方地区）可能导致设备性能下降、损坏或缩短寿命。

   • 选型建议： 根据部署地区的实际气候条件选择。例如，在较大范围温度下能稳定工作的设备更为理想。对于极端高温环境，可能需要考虑带有冷却外壳的传感器。

6. 多目标检测与跟踪能力：

   • 实际意义： 指传感器是否能同时识别、区分和跟踪多辆车的能力。

   • 影响： 在多车道或交通繁忙的路段，单目标传感器效率低下且容易混淆。

   • 选型建议： 对于多车道高速公路或城市主干道，推荐选择具备多目标检测与跟踪能力的雷达或激光雷达系统。

7. 抗环境干扰能力：

   • 实际意义： 指设备在雨、雪、雾、强光、风沙、烟尘等恶劣天气或光照条件下保持稳定性能的能力。

   • 影响： 恶劣天气会导致测速数据缺失或误差增大，影响交通监控的有效性。

   • 选型建议： 雷达和地埋式传感器在恶劣天气下表现更优；激光传感器在强光下表现良好，但需考虑雨雾影响；视频分析系统受天气和光照影响最大，需配合补光和AI算法优化。

8. 成本考量：

   • 实际意义： 包括传感器本身的采购成本、安装成本、运行维护成本等。

   • 影响： 预算限制是实际项目中的重要因素，高成本可能不适合大规模部署。

   • 选型建议： 平衡性能与预算。

(4) 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在交通监控中部署车辆测速系统，实际应用中会遇到各种挑战，需要采取针对性的解决方案。

1. 恶劣天气影响：

   • 问题： 雨、雪、雾、沙尘暴等会严重影响激光和可见光传感器的性能，导致信号衰减、散射，测量误差增大甚至完全失效。强太阳光直射或逆光也可能干扰可见光和部分激光传感器。

   • 原因： 激光和可见光波段的电磁波在大气中受颗粒物影响大。

   • 解决建议：

     • 多传感器融合： 结合多种传感器技术，例如将雷达（抗雨雾雪能力强）与激光或视频配合使用，互相补充。

     • 加热/冷却及清洁系统： 为传感器配备自动加热除雾/除冰装置和自动清洁雨刷，确保镜头或窗口的清洁。

     • 特定波长优化： 选择在恶劣天气下穿透性更强的激光波长或雷达频率。

2. 多目标混淆与遮挡：

   • 问题： 在交通繁忙的多车道环境下，车辆密集，可能出现多目标交叉、遮挡，导致传感器难以准确识别和跟踪单个车辆，从而影响测速精度和目标分类。

   • 原因： 传感器视场有限或算法识别能力不足。

   • 解决建议：

     • 高分辨率与多波束传感器： 采用高分辨率雷达或多线束激光雷达（Lidar），能够更好地分辨和跟踪多个目标。

     • 高级算法： 部署基于深度学习和目标跟踪的复杂算法，增强对遮挡目标的识别和轨迹预测能力。

     • 优化安装角度： 合理规划传感器的安装位置和角度，尽量减少车辆之间的相互遮挡。

3. 安装与维护复杂性：

   • 问题： 地埋式传感器需要破路施工，安装成本高且影响交通；高空安装的传感器调试困难，维护不便。

   • 原因： 传感器的物理特性和安装环境决定。

   • 解决建议：

     • 模块化设计： 选用易于安装和更换的模块化传感器系统，降低维护难度。

     • 远程诊断与校准： 利用远程通信技术，对传感器进行状态监控、故障诊断和参数校准，减少现场维护次数。

     • 预埋与非侵入式： 对于新建道路，可考虑预埋地埋式传感器；对于已有道路，优先选择非侵入式或高空安装的传感器，减少对交通的干扰。

4. 数据传输与处理延迟：

   • 问题： 大量实时测速数据、高清视频流需要高速传输和实时处理，可能出现网络延迟、计算资源不足，影响系统的实时响应。

   • 原因： 网络带宽、服务器性能、算法复杂度。

   • 解决建议：

     • 边缘计算： 在传感器端或靠近传感器的地方进行初步数据处理和分析（边缘计算），只将关键结果传输到中心平台，减少网络负载和延迟。

     • 高带宽网络： 部署高速、低延迟的网络通信方案。

     • 分布式处理： 采用分布式计算架构，将数据处理任务分散到多个服务器，提高处理能力。

5. 隐私保护问题：

   • 问题： 视频监控系统可能拍摄到驾驶员和乘客的面部信息，引发隐私争议。

   • 原因： 视频数据的直观性和细节性。

   • 解决建议：

     • 数据脱敏： 对视频图像中的人脸、车牌等敏感信息进行模糊化处理。

     • 数据加密： 对所有传输和存储的数据进行加密，防止未经授权的访问。

     • 遵守法规： 严格遵守当地的隐私保护法律法规，明确告知公众监控区域和目的。

4. 应用案例分享

• 高速公路超速抓拍与预警： 在高速公路关键路段部署高精度激光测距传感器或雷达，能够实时监测车辆速度，一旦发现超速行为立即触发抓拍系统，并联动可变情报板进行超速预警，有效提升行车安全。

• 城市交通流量统计与优化： 利用视频分析系统或地埋式传感器，对城市主干道、交叉路口的交通流量、车道占用率、车头时距等数据进行长期监测和统计，为交通信号灯优化、道路规划和拥堵预测提供科学依据。

• 隧道内车辆限速与异常检测： 在隧道这种封闭且光线单一的环境中，利用雷达或激光测距技术对车辆进行精确测速，同时结合视频分析，可以及时发现超速、停车、逆行等异常行为，快速响应并防止事故发生。

• 智能路口信号控制： 将地埋式传感器或雷达传感器数据与智能交通信号灯系统结合，根据实时车流量和排队长度动态调整信号配时，减少车辆等待时间，提高路口通行效率，缓解城市交通压力。

• 危险品运输车辆速度管理： 对特定路段的危险品运输车辆进行专门的速度监测，确保其严格遵守限速要求，降低因超速导致的安全风险。