1、精細化掌握交通動靜態全貌

精細化展示道路結構、道路交通設施、道路交通組織等靜態信息；對任意路段、任意時段、任意車輛的動態交通狀態精準還原，實現對管控區域內道路交通狀態全貌的“全域、全量、全時”掌握。

2、全息、多維、靈活的交通態勢掌握

基于在網每一輛車的運行，計算任意時空尺度的交通態勢，從宏觀、中觀、微觀、個體的角度對路網中的區域、路段、路口和車輛進行多維度全息態勢解析，解析路況與當前出行車輛的關聯關系及態勢的演變規律。

3、交通事件智能識別及處置

基于前端AI智能視頻分析和后端交通數據深度技術，可識別事故、擁堵、溢出、上游流量過大等多維交通事件，智能研判分析交通事件成因。基于研判分析結果對交通事件趨勢進行預測預判，進而提供處置建議方案。實現對交通事件的智能識別和處置。

4、端到端車輛出行全過程特征分析

構建虛擬停車場模型，實現車輛出行及駐停特征的端到端精準認知。

5、動態智慧信號控制優化

綠波信號控制：可在主次干線的道路進行常規綠波控制，生成切實可行的綠波方案，并實時根據流量數據計算和分析各綠路路段的運行狀態，自動優化運行方案。除常規綠波信號控制外，可支持多模式綠波帶、彈性綠波帶設置和應急綠路設置。

a.　多模式綠波帶：可設置多套臨近路口在不同速度和時段的綠波信號控制方案，根據當前速度自動匹配對應方案。同時可針對出行連接相對緊密的路段，自動改變綠波帶方向，使更多車輛在不改變行駛習慣同時享受到綠波帶服務。

b.　彈性綠波帶：根據主流車群的常駛路徑及時段設置綠波帶，使目標車群少遇紅燈，其他車輛基本不受影響。

c.　應急綠路：針對特殊車輛應急出行需求，可根據車輛的起始地、目的地規劃應急綠路，根據實際情況調整相應路口燈色變化，實現應急車輛的高效、安全通行“綠波控制”。應急車輛通過后，系統能夠恢復到原來的運行狀態，盡快疏散因為應急車輛通行而滯留的車輛。

自適應單點信號優化：針對單點路口，根據路口各方向車流量，生成自適應單點信控方案，并根據車流量變化實時調整配時方案，提升路口通行能力。

6、四大對象風險評估助力安全防控

建立人、車、路、企業四大對象安全評價體系，實現時空維度疊加的安全風險量化評估，多維度分析安全風險成因，對潛在安全風險提示及預警，助力交通安全防控。

7、重點對象精準管控

對重點管控車輛（渣土車、危化品車輛、客車、載重貨車等）分析其出行路徑、出行頻率及出行日歷，研判車輛出行特征并實時追蹤及地圖呈現重點管控車輛出行軌跡。建立重點管控車輛畫像庫，實現對重點管控車輛的全時空監管。目標車輛上路實時報警，關聯展示周圍視頻、警力、應急信息實現精準布控，聯動指揮調度系統，助力高效執法。

8、基于個體車輛的精準誘導

基于個體車輛的精準誘導適用于：工作日/節假日錯峰出行、施工繞行等多種應用場景，通過對核心車輛的研判，實現對個體車輛的精準誘導。同時調查誘導建議的采納情況，對車輛的誘導效率進行分析。

9、輔助交通管理決策

城市交通大腦對車輛出行狀態和需求進行分析，對其進行分類研判，精準掌握車輛出行OD，指導交通組織規劃、交通誘導，為管控措施制定提供參考，對調控效益進行評價。具體應用包括：區分疑似網約車/違法營運車分析，支持打擊非法營運；指導宏觀決策制定（限行、限外）；提供各類交通專項分析報告等。

10、智能管理交通設施設備

交通大腦能自動進行標志標線的合理性、標牌的連續性分析，發現問題自動告警，快速通知維護；實現自動跟蹤維護過程，監督維護結果。

根據設備回傳數據，對采集的數據從數量、質量等維度進行監測分析，深度挖掘導致數據異常的原因并進行設備異常診斷；根據視頻分析信號燈滅燈、亮度不夠、錯誤顯示等異常，實現對設備運行狀態的智能檢測。