1,2,3,4,6学生（CSE）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，5名学生（机械）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，印度摘要：本文档详细介绍了新颖的智能城市交通管理系统的设计和实施，并实现了一个新颖的智能城市交通管理系统，共同构成了互联网的能力（Intelly of Things of Things and Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intell of Intelly（Iot of Things and Intell）和计算机。应对现代城市交通的多方面挑战，包括拥堵，安全问题和监管依从性，该系统采用了混合边缘云建筑。智能物联网设备的分布式网络，包括配备了设备AI处理，LIDAR，雷达和环境传感器的智能相机，可捕获实时流量数据。边缘计算节点在交叉点上进行了战略性部署，进行局部数据分析，从而可以立即做出响应，例如自适应交通信号调整和优先级的紧急车辆移动。同时，云平台汇总了来自所有边缘节点的数据，促进了全面的交通模式分析，预测性建模和全系统范围的优化策略。先进的计算机视觉算法，包括基于Yolov8的对象检测，车道跟踪和行人活动识别，可为交通动态和潜在违规行为提供关键的见解。在实时和历史流量数据上训练的机器学习模型，使系统能够动态调整信号时机和预测拥堵热点。与现有的流量基础架构和用于实时流量信息传播的用户友好的移动应用程序集成也是关键功能。本文档探讨了系统的体系结构，硬件和软件组件的相互作用，通信协议，开发生命周期以及缓解关键挑战（例如可扩展性，安全性和延迟）。简介：城市环境的复杂性日益增加，再加上车辆数量的不断增长，加剧了交通管理的挑战。传统系统通常证明不足以解决当代交通流量的动态和多方面的性质。本文档介绍了一个具有前瞻性的智能城市交通管理系统，该系统利用物联网，计算机视觉和云计算的综合优势来创建一个更聪明，响应和可持续的交通生态系统。核心目标是优化交通流量，改善所有道路使用者的道路安全性，最大程度地减少环境影响，并通过实时交通智能增强交通当局和公众的能力。通过战略性地部署边缘计算资源，该系统实现了关键决策的实时响应能力，而云平台为长期流量优化和战略计划提供了必要的可扩展性和分析能力。以下各节详细介绍了系统的架构，组成部分和实现路线图，强调