车辆拥堵

车辆拥堵算法核心是通过数据处理与模型计算，量化拥堵程度、预测拥堵趋势，并为交通管理提供决策支持，是智能交通系统（ITS）的核心技术之一。

车辆拥堵算法主要分为拥堵识别与量化算法和拥堵预测算法两大类，前者解决 “当前是否堵”，后者解决 “未来会不会堵”。

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应用场景

 园区/社区

园区 / 社区车辆拥堵算法的核心是针对 “小范围、高动态、人车混行” 的封闭场景，解决出入口排队、车位搜索绕圈、内部路段拥堵等问题，和城市道路算法相比，更侧重 “精细化疏导” 与 “供需匹配”（车位与车辆）。

 公路卡口

公路卡口车辆拥堵算法的核心是针对 “节点型拥堵”（如收费站、省界卡口、隧道 / 桥梁出入口等固定点位），通过分析卡口前后的车流排队长度、通行效率，解决 “排队过长、车道资源浪费、突发拥堵处置慢” 问题，和城市干线算法相比，更侧重 “点位精准管控” 与 “车道级资源优化”。

 停车场

停车场车辆拥堵算法的核心是通过动态数据采集、智能拥堵识别、精准流量预测和实时疏导控制，解决出入口排队、场内绕圈找车位、寻车困难等问题。与公路卡口和园区 / 社区场景相比，停车场算法更侧重微观路径优化与车位资源动态匹配，需结合停车行为特性（如停车时长、支付方式）和停车场物理结构（如多层布局、通道宽度）设计。

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