一、多源数据融合：整合交通摄像头视频流、GPS轨迹数据、气象站数据、事故报告、道路施工信息等多源异构数据，构建统一的交通态势感知平台。解决数据格式不统一、实时性差、质量参差不齐的问题。支持每秒处理10万+交通数据点，端到端延迟≤5秒；数据清洗与融合准确率≥95%；
二、AI驱动交通决策：开发基于深度学习的交通流量预测模型，动态预测未来15-60分钟的交通状况。构建智能信号控制系统，根据预测结果自动调整信号配时策略，实现交通流的智能调控。交通流量预测模型MAE（平均绝对误差）≤10%，信号控制优化后平均通行效率提升≥15%；关键路口通行能力提升≥20%；
三、闭环优化系统：设计交通状况实时监测模块，自动关联实时路况与信号控制效果。开发自适应优化算法，实现"感知-决策-执行-反馈"的闭环优化，形成持续改进机制。从路况感知到信号策略调整时间≤30秒，系统自优化周期≤15分钟。