智慧交通中的数据海量且繁杂，而通过大数据技术进行数据可视化、数据活化、数据挖掘、数据融合等处理，可对数据进行分析和研判，从而实现交通的智慧化管控。在超高清视频发展趋势下，AI+视频应用场景愈发丰富，各类识别算法的加持，极大提升了智慧交通领域应用。通过人车识别，对大型公共场所进行视频监控，实现主动防范预警；同时也可进行周界防范、人流统计、自动追踪等，进行重点区域防范。边缘计算靠近数据源头的网络边缘侧，就近提供边缘智能服务，能够提供毫秒级低时延反馈，从而满足智慧交通对实时性的要求。融合行业高精度地图技术、AI算法、边缘计算技术，构建“感知+智能”能力，实现道路流量预测、应急事件预警、车辆轨迹追踪与分析、拥堵预测、路径规划等功能，提高交通管理能力和服务水平。精确反映高速卡口的布局、车道分布、车辆流量、车速、车距等信息，并结合实时数据采集和分析，高效监测交通流量、预测拥堵情况，支持卡口闸机远程控制，提高通行效率，实现卡口运营管理的智能化和高效化。

　　基于图观引擎构建的智慧高铁综合管理平台，通过创建数字孪生场景和接入实时数据，不仅可以实现对高铁运营状态、人员流量等信息进行监控和预测，还可以对高铁设施进行可视化管理，提高设备维护效率，大大提升了道路安全性、出行效率和管理效率。调度员和车站值班员通过系统监管列车运行、客流情况、变电所设备室设备运行情况，提高行车指挥效率。当车站发生意外事件时，视频监控系统可作为调度员指挥应急抢险的有力工具。基于AI视频智能分析系统，能实时检测摄像头采集的视频流，可自动识别违规行为，如禁区闯入，服务人员离岗，人员异常行为（抽烟、打架、晕倒等），实现全场景多功能预警，采取技防+人防，有效辅助预警、监管、取证，保障地铁公共场所的安全。

　　利用先进的传感器、RFID 以及摄像头号设备，采集车辆周围的环境以及车自身的信息，将数据传输至车载体系，实时监控车辆运转状态，包含油耗、车速等。AI视频监控技术已经实现了对监控视频中的图像和数据进行分析和处理，实现了对监控对象的自动识别、追踪、预警等功能。AI视频监控是指利用人工智能技术，对视频监控中的图像和数据进行分析和处理，实现对监控对象的自动识别、追踪、预警等功能。