数据采集的局限性
传统交通信号系统依赖固定感应线圈或摄像头采集车流量，其覆盖范围和更新频率存在明显限制。例如，感应线圈仅能检测特定车道的数据，而高峰时段的动态车流变化难以被完整捕捉。
信号控制算法滞后
多数信号灯采用预设时序控制，仅少数系统具备实时动态调整能力。研究发现，基于历史数据的算法在应对以下突发情况时表现不足：
- 交通事故导致的道路封闭
- 节假日特殊车流模式
- 恶劣天气引发的路线变更
交通规划的静态性
城市道路网络规划与信号系统设计往往基于5-10年前的预测数据，无法匹配快速增长的车流量。某省会城市2022年调查显示：
| 道路名称 | 设计通行量 | 实际通行量 |
|---|---|---|
| 中山大道 | 3000辆/小时 | 4800辆/小时 |
| 解放北路 | 2500辆/小时 | 4200辆/小时 |
设备维护的挑战
信号系统硬件更新周期长，导致技术迭代缓慢。典型问题包括：
- 控制主机处理性能不足
- 通讯模块传输延迟
- 传感器精度衰减
解决信号系统与车流不匹配问题需构建数据驱动的动态控制体系，结合物联网感知技术和AI预测模型，同时建立基础设施定期升级机制。
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