在交通管理工作中，人工智能主要用于运动目标检测和识别，常用的应用场景包括动态违法取证、交通信号控制、路网流量调控、人车特征关联、交通行为研判等。
一、动态违法取证
一些智能交通系统可利用视频检测、跟踪、识别等技术，根据车辆特征、驾乘人员姿态等图像数据，有效识别违法行为。特别是针对"假牌""套牌""车内不系安全带""开车打电话"等需要人工甄别的违法行为，这些智能交通系统不仅事半功倍，而且有效减少人工投入，大幅提升工作效率。
依据人工智能技术，可以建立智能动态交通违法审核机器人或系统，通过对视频图像进行智能分析，实现对违反禁止标线随意变道、加塞、逆行、占用公交车道、非机动车道行驶等交通违法行的智能审核识别，并可自动提取违法车辆的车牌号、地点、类型、时间等信息。大量节省了人力，缩短审核时间，提高了视频违法举报系统效率。
动态违法取证系统能够自动识别画面中发生的交通违法，实现自动抓拍、自动上传，积极推动社会协调、公众参与、全民共治的社会治理新格局。
二、交通信号控制方面
利用人工智能技术可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。2016年在杭州萧山区的部分路段安装人工智能中枢--"城市数据大脑"，通过"城市大脑"智能调节红绿灯，车辆通行速度最高提升了11%。浙江宁波智能警亭实现了实时掌握警务区道路交通运行状态，提前预判交通拥堵，及时发现交通事件，快速调度辖区警力，因地制宜开展预警、干预、处置，实现指挥扁平化、决策科学化。青岛公安交警部门通过布设的1200余台高清摄像机，4000处微波、超声波、电子警察检测点，组建智能交通系统，实时优化城市主干道、高速公路及国省道的红绿灯市场，使得整体路网平均速度提高9.71%，通行时间缩短25%，高峰持续时间减少11.08%。
三、路网流量控制
早在2016年的杭州云栖大会期间，杭州市政府就联合阿里巴巴推出了"城市大脑"智慧城市建设计划，并首战交通拥堵。至此"智慧城市大脑"的话题在互联网一炮而红。许多舆论寄望"城市大脑"能切实解决城市交通拥堵问题，
利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。
城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。
四、人车特征关联
人车关联系统，包括摄像头、手机信号探针及处理器，摄像头用于获取高速公路上的车辆图像信息；手机信号探针用于获取高速公路上的乘客的手机IMEI/IMSI信息；处理器用于根据车辆行驶轨迹与乘客移动轨迹判断车辆与乘客在相同时刻是否处于相同位置，并且在相同位置的速度是否相同；若车辆与乘客在相同时刻处于相同位置且速度相同，则判断乘客在车辆上，将一个或多个同速度、同位置的乘客与车辆进行关联，实现车辆的乘员判定。
人车关联系统用于实现车辆与乘客的同时监管，将车辆与乘客关联起来，使得高速公路管理人员不仅对车辆的运行情况一目了然，还可以了解车辆的承载情况及乘客移动情况，提高了高速公路管理人员的工作效率，广泛的应用在人流车流管控、交通事故的监控等领域。
五、交通行为研判
人工智能应用于交通研判，可以实现高危路段预警；可以掌握主城区道路交通运行指标情况、早晚高峰等交通运行总体情况；拥堵路段情况车流量等情况。
常见的交通疏导系统应用，该类型产品利用获取的路口路段车流量、饱和度、占有率等交通数据，通过优化灯控路口信号灯时长，以达到缓解交通拥堵的目的。
六、车辆识别方面
基于深度学习的车辆识别技术将特征范围由单纯的车牌或车标扩展到整个车身。车辆的车灯、格栅、车窗等均是车辆的重要特征，对车辆这些特征的引入，不仅大大提升了车辆识别的准确率，对干扰、遮挡等问题的适应性也更强，识别的类别也更加细化，不仅能识别车辆的品牌，而且能识别车辆的子品牌、型号、年款等详细类别。指定车辆在视频图像数据中的检索除了可以通过车牌、品牌、型号、颜色等描述信息进行外，还可以通过车辆图片或年检标、挂饰等局部特征进行。目前，国内很多城市的车辆卡口系统在现有系统的基础上扩展了车辆识别功能，也称为车辆二次分析系统，基本可以识别2000余种细化到年款的车辆类型，并在此基础上扩展出很多如"假/套牌分析"等实战业务应用。特别是针对"假牌"、"套牌"、"车内不系安全带"、"开车打电话"等需要人工甄别的违法行为，这些智能交通系统不仅事半功倍，而且极大减少人工投入，大大提升工作效率。
