城市的未来将以交通为中心，尤其是智能交通系统 技术。但为了保持交通畅通，市政当局和交通系统必须采用更加一体化和数据驱动的方法，即使用 机器学习 和人工智能 。在全球范围内，基于人工智能的摄像头已安装在交叉路口和道路上，利用传统的计算机视觉和较新的基于人工智能的技术来检测、跟踪和分类视野内的所有移动物体。根据 最近的研究，到年将有超过个基于人工智能的摄像头用于交通管理。
西雅图、塔科马、旧金山和里诺 玻利维亚电话号码数据 等城市都采用了 技术来改善交通流量。明尼苏达州交通部通过我自己公司的技术在整个州范围内使用 ，该技术提供水平到水平的计算机视觉跟踪来启动交叉路口并帮助解决复杂问题，例如自适应交通信号控制以及弱势道路使用者的保护和安全 分析明尼苏达州交通部已经看到了该技术的检测能力的巨大优势，因为它可以捕获车辆数量和分类数据，以及识别驾驶模式以改善交通拥堵和道路安全。
另一个近期的 实施案例是加州大学圣地亚哥分校 正在进行的大规模交通信号和移动现代化工作。为了解决交通拥堵问题，加州大学圣地亚哥分校投资近 万美元，在校园周围 英里道路的 个路口实施自适应交通信号控制。大学、、 和 工程师和我的公司联手进行了这些升级，为圣地亚哥未来通过综合交通实现智能城市铺平了道路。这三个组织正处于圣地亚哥迄今为止最广泛的 项目之一的即将部署阶段。