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    第二钟不需要这些车辆做什么特殊的事情，但是也受到一些环境的影响，比如晚上的时候摄像头的成像质量就没有那么好，还有雨天的时候也不会有那么好。

    第三种，是通过声音，但是这个也只能作为一个保留的方案，因为它有点不太靠谱。

    程文也让人和xx市那里联系了，相关部门说他们可以提供他们的联网数据，不过这个数据不能给他们公司，只能是他们的系统部署到他们那里的时候才能接入。

    这也是为了防止别有用心的人用这些数据做一些什么事情。

    最终他们选择了第一种方案和第二种方案结合的方式。

    第一种准确，但是有一定的成本，第二种在不用变更现有的设施的情况下就可以完成了。

    经过他们的测试，如果用了他们的算法来控制交通灯，那么这些任务车辆平均的等待时间会缩短40秒钟，整体从他们出发到目的地的时间会缩短5-10分钟。

    俗话说一寸光阴一寸金，消防车和救护车他们的时间那可是生命。

    也许救护车早一分钟到达就能挽救一条生命，消防车早一分钟可能挽救更多的生命。

    其实除了这些，他们的算法还有一个非实时的、宏观的优化。

    这种优化不是为了一时的时间长短，而为了长远的发展。

    是对城市交通进行的全局的，括更好地安排各类公交工具的数量、配置、调度和接驳，更好地规划和管理停车场，以及更好地激励和利用共享出行等新兴模式等诸多方面。

    程文得到他们提供的数据也不是单一的，除了视频，还有一个重要的数据来源就是通过移动互联网获得的整个城市的人和车的出行轨迹。

    甚至他们还预留了一个口子，如果每辆车愿意贡献自己的数据，那么会更让这个算法变得更好用一些。

    在他们的现有的优化的基础上，平均等待时间能再减少5%左右。

    还有一项是程文最初没有考虑过了，但是由相关部门的负责人和他沟通而确定的。

    他们想的是智慧交通应该不仅仅是只能控制这些红绿灯，还应该把公共交通和还有所有的道路，都有机的串联起来。

    除了串联这些还应该把他们城市十几万个停车位也都串联起来，实现整个城市所有停车位的互联互通。

    有了这些数据，他们可以诱导让所有的车辆都有地方停车有好地方停车，减少大家找车位的时间，这样也能减少人们的出行时间。
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