停车管理：嵌入式视觉传感器可用于监控停车位可用性并在停车位有限的城市地区执行停车限制。通过提供停车位占用的实时信息，当局能够将车辆引导至可用停车位并减少驾驶员绕圈停车产生的交通拥堵。公共交通优化：为了密切关注乘客流动、车辆占用情况和时间表遵守情况，还可以在公共交通网络上安装嵌入式视觉传感器。
通过调整服务频率、改进路效率。环境监测：嵌入式视觉传感器除了能够收集与交通相关的指标外，还能够收集有关温度、降水量和空气质量等环境参数的数据。城市规划者可以利用这些信息就环境政策、城市设计和基础设施发展做出明智的决策。 障碍和需要考虑的事情 尽管使用嵌入式视觉技术进行智能交通分析具有很大的潜力，但仍有几个问题和事项需要注意： 隐私问题：使用嵌入式视觉传感器会引发有关收集和处理个人信息的隐私问题。
为保证数据收集和分析符合道德和隐私法，当局必 约旦数字数据 须建立强有力的隐私保障和透明机制。 数据安全：与任何其他物联网设备一样，嵌入式视觉传感器也容易受到包括黑客攻击和数据泄露在内的网络安全风险。 为防止重要交通数据遭到未经授权的访问或操纵，必须采取强有力的安全措施。 与现有基础设施的交互：要充分发挥嵌入式视觉技术的优势，必须与现有交通管理系统顺畅交互。
为此，可能需要基础设施增强、遗留系统互操作性和利益相关者参与。 维护和可靠性：随着时间的推移，嵌入式视觉传感器的性能和可靠性可能会受到其所处的恶劣环境因素的影响，例如振动、高温和潮湿。为保证传感器以最佳状态运行并提供可靠的数据，需要定期进行维护和观察。 合乎道德的数据使用：嵌入式视觉传感器收集的信息可用于指导资源分配、政策决策和城市发展计划的制定。