Wyjaśnienie monitorowania ruchu

Busy traffic intersection with crosswalks from an aerial view.

U podstaw monitorowania ruchu leży przekształcanie surowych danych z czujników w uporządkowane informacje. Kamery potrafią rozpoznawać i klasyfikować to, co widzą. Radar umożliwia pomiar prędkości oraz obserwację ruchu. Analizy odkrywają wzorce, anomalie oraz istotne zdarzenia. Automatycznie, nieprzerwanie i w czasie rzeczywistym. 

Efektem jest szeroko zakrojona świadomość sytuacyjna: aktualny obraz sytuacji na drogach, który umożliwia operatorom podejmowanie działań, a systemom automatyczne reagowanie. Monitorowanie ruchu drogowego wnosi istotny wkład w trzy kluczowe obszary: poprawa bezpieczeństwa ruchu drogowego, optymalizacja przepływu ruchu oraz gromadzenie danych w celu lepszego planowania i podejmowania decyzji.
 

Aerial view of two busy highways with vehicle on the left and right lane.
  • Monitorowanie ruchu a zarządzanie ruchem

Monitorowanie ruchu drogowego stanowi fundament. Dostarcza danych. Zarządzanie ruchem drogowym obejmuje dostosowywanie czasu sygnalizacji, przekierowywanie pojazdów, reagowanie na incydenty oraz planowanie ulepszeń infrastruktury. Jedna funkcja dostarcza danych, druga je wykorzystuje. Skuteczne zarządzanie ruchem drogowym opiera się na precyzyjnym i nieprzerwanym monitorowaniu.
 

Od czujników drogowych po inteligencję w czasie rzeczywistym

Monitorowanie ruchu drogowego i transportu przeszło znaczącą ewolucję, wykraczając daleko poza ręczną obserwację i stałą infrastrukturę. Wczesne systemy opierały się na pętlach indukcyjnych zakopanych w nawierzchni dróg, które skutecznie wykrywały obecność pojazdów, lecz ich instalacja była kosztowna, utrzymanie trudne, a integracja z nowoczesnymi platformami skomplikowana. Wiele miast wciąż korzysta z sygnalizacji świetlnej o stałym czasie działania, ustawionej według z góry ustalonych harmonogramów, nieświadomych tego, co dzieje się na drodze.

Przejście na sieciowe kamery otworzyło nowe możliwości. Po raz pierwszy miasta mogły zdalnie i centralnie monitorować drogi, tworząc obraz ruchu na całej sieci, a nie tylko w pojedynczych punktach. Gdy sztuczna inteligencja i analityka wideo wkroczyły na scenę, kamery przestały być jedynie biernymi urządzeniami rejestrującymi, a stały się aktywnymi narzędziami detekcji. Dzisiejsza pojedyncza kamera potrafi nie tylko liczyć pojazdy i klasyfikować je według typów, ale także wykrywać incydenty, mierzyć długość kolejek i przesyłać te dane w czasie rzeczywistym do miejskiej platformy operacyjnej.

Przepaść między możliwościami technologii a sposobem, w jaki miasta z nich korzystają, pozostaje znacząca. W wielu miastach są już zainstalowane kamery, które wciąż czekają na pełne wykorzystanie swojego potencjału. Inwestycje nabierają tempa. Zarządzanie ruchem drogowym niezmiennie plasuje się w czołówce obszarów infrastruktury, na które miasta planują przeznaczać największe nakłady w nadchodzących latach.

Jak działa monitorowanie ruchu

Nowoczesne monitorowanie ruchu drogowego opiera się na czujnikach rozmieszczonych na skrzyżowaniach, wzdłuż autostrad oraz w miejskich sieciach drogowych. Kamery to najczęściej wykorzystywany rodzaj czujników, a dzięki sztucznej inteligencji i analizie wideo przekształcają dane wizualne w mierzalne zdarzenia. Radar doskonale uzupełnia kamery tam, gdzie ich możliwości zawodzą: zapewnia precyzyjny pomiar prędkości oraz niezawodną wydajność nawet w warunkach ograniczonej widoczności. W gęsto zaludnionych obszarach miejskich technologia LiDAR (Light Detection and Ranging) wykorzystuje impulsy laserowe do tworzenia trójwymiarowych map otoczenia, co pozwala na precyzyjniejsze wykrywanie obiektów i mapowanie przestrzenne. Akustyczne czujniki wykrywają i lokalizują nietypowe zdarzenia dźwiękowe, takie jak kolizje czy agresywna jazda.

Każdy typ sensora wnosi coś unikalnego. Razem dostarczają miastom poziom szczegółowości, którego żadna pojedyncza technologia nie jest w stanie osiągnąć sama.

Dane z czujników trafiają do systemów zarządzania ruchem, miejskich centrów operacyjnych lub platform dowodzenia, gdzie inicjują odpowiednie działania. Automatyczne reguły dostosowują czas sygnalizacji w miarę narastania kolejek lub wysyłają alerty w przypadku wykrycia incydentu. Z biegiem czasu zgromadzone dane stają się równie cenne, dostarczając planistom niezbędnych dowodów do zrozumienia wzorców ruchu, oceny skutków zmian oraz podejmowania bardziej przemyślanych decyzji dotyczących infrastruktury.

Technologie monitorowania ruchu

  • Kamery wideo wyposażone w zaawansowaną analizę AI

Kamery stanowią fundament większości systemów monitorowania ruchu. Wzbogacone o sztuczną inteligencję i analitykę wideo, oferują znacznie więcej niż tylko rejestrowanie. W czasie rzeczywistym rozpoznają i klasyfikują pojazdy oraz pieszych, monitorują natężenie ruchu, identyfikują incydenty i generują alerty. Sztuczna inteligencja umożliwia funkcje takie jak wykrywanie kolejek, klasyfikacja pojazdów czy rozpoznawanie incydentów, przekształcając surowe nagrania w uporządkowane, użyteczne dane.

  • LiDAR 

W gęsto zaludnionych obszarach miejskich, gdzie nakładające się obiekty i złożone wzorce ruchu utrudniają detekcję, LiDAR oferuje precyzję, której same kamery i radar nie są w stanie zapewnić. To nowatorska technologia monitorowania ruchu drogowego o ogromnym potencjale, który będzie się ujawniał wraz z rosnącą adopcją.

  • Radar

Radar wyróżnia się tam, gdzie kamery napotykają ograniczenia. Dokładnie mierzy prędkość i ruch, niezależnie od warunków oświetleniowych czy pogodowych, co czyni go szczególnie przydatnym na autostradach oraz w tunelach. W połączeniu z kamerami, obie technologie wzajemnie się uzupełniają. Radar dostarcza danych o prędkości i trajektorii, natomiast wideo zapewnia wizualne potwierdzenie oraz klasyfikację.

  • Analityka chroniąca prywatność

Zbieranie danych o ruchu drogowym nie musi wiązać się z gromadzeniem danych osobowych. Maskowanie prywatności oraz tablic rejestracyjnych umożliwia systemom liczenie pojazdów, analizowanie ruchu oraz wykrywanie zdarzeń, jednocześnie eliminując konieczność przechowywania rozpoznawalnych obrazów osób lub pojazdów. Aby dowiedzieć się więcej o zarządzaniu danymi oraz wymaganiach regulacyjnych, zapoznaj się z sekcją dotyczącą prywatności i zarządzania danymi poniżej.

  • Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych

Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (LPR), znane również jako ANPR lub ALPR w zależności od regionu, stanowi kluczową funkcjonalność w wielu aplikacjach monitorowania ruchu, od poboru opłat i dostępu do parkingów po egzekwowanie stref niskiej emisji i wykrywanie naruszeń. Aby zgłębić szczegóły działania oraz zastosowania, odwiedź naszą dedykowaną stronę poświęconą rozpoznawaniu tablic rejestracyjnych.

  • Czujniki akustyczne

Dźwięk to często pomijane źródło danych w monitorowaniu ruchu. Akustyczne czujniki wykrywają nietypowe zdarzenia dźwiękowe, takie jak kolizje, gwałtowne przyspieszenie pojazdu czy wyjątkowo wysoki poziom hałasu otoczenia, a następnie lokalizują ich źródło za pomocą triangulacji. W połączeniu z kamerą PTZ system może automatycznie obracać się i pochylać, aby uchwycić zdarzenie. Dla miast pragnących skutecznie przeciwdziałać zanieczyszczeniu hałasem, monitorowanie akustyczne pozwala na precyzyjne zidentyfikowanie źródeł i podjęcie odpowiednich działań.

Wartość precyzyjnego monitorowania ruchu

A symbol showing a hand presenting a shield with a checkmark

Bezpieczniejsze drogi i skrzyżowania

Kamery i czujniki analizują dane obrazowe, aby wykrywać niebezpieczne sytuacje, takie jak kierowcy jadący pod prąd, piesi w niebezpiecznych miejscach czy pojazdy zatrzymane na aktywnych pasach ruchu. Automatyczne alerty informują operatorów lub inicjują natychmiastowe działania, takie jak zamknięcie pasa ruchu czy aktualizacja znaków drogowych.
An icon showing a hand pressing a button with an exclamation mark on it.

Szybsze reagowanie na incydenty

Gdy system wykryje wypadek lub przeszkodę, natychmiast powiadamia służby ratunkowe oraz operatorów ruchu. Szybsza reakcja przekłada się na krótszy czas usuwania utrudnień, ograniczenie liczby wtórnych incydentów oraz mniejsze zakłócenia dla pozostałych użytkowników dróg.
Grow icon

Udoskonalony przepływ ruchu

Dane w czasie rzeczywistym dotyczące zagęszczenia pojazdów i długości kolejek pomagają operatorom oraz zautomatyzowanym systemom w utrzymaniu płynności ruchu. Mniejsze korki to krótszy czas podróży, bardziej przyjazne środowisko miejskie oraz mniej zanieczyszczeń powietrza pochodzących z pojazdów uzależnionych od paliw kopalnych.
A symbol showing two arrows crossing and pointing upward

Zoptymalizowane sterowanie sygnalizacją

Sygnalizacja świetlna, która dostosowuje się do rzeczywistych warunków zamiast działać według sztywnych harmonogramów, przynosi zauważalne efekty. Gdy system wykryje narastającą kolejkę, automatycznie dostosowuje czas sygnalizacji, minimalizując zbędne zatrzymania i usprawniając przepływ ruchu na skrzyżowaniach oraz wzdłuż korytarzy.
Technologies icon

Inteligentniejsze parkowanie

Znaczna część miejskiego ruchu drogowego to kierowcy poszukujący miejsc parkingowych. Systemy monitorujące wykrywają dostępne miejsca parkingowe i bezpośrednio kierują tam kierowców, zmniejszając ruch uliczny, który zatyka miejskie ulice i przyczynia się do emisji.
A symbol showing a square with dashed dividing lines and a yellow highlighted section

Strefy niskiej emisji

Śledząc ruchy pojazdów oraz ich klasyfikacje, miasta i organy zarządzające ruchem mogą skutecznie egzekwować strefy niskoemisyjne, automatycznie identyfikując pojazdy niespełniające wymagań i zarządzając dostępem. W obliczu rosnącej presji regulacyjnej, systemy monitorujące dostarczają niezbędnej infrastruktury, aby skutecznie wdrażać te polityki w praktyce.
Icon showing documents with an exclamation mark in a magnifying glass
„Wykorzystanie AI do zarządzania ruchem drogowym znacząco nam pomogło, przynosząc szybsze czasy reakcji w sytuacjach awaryjnych, mniej wypadków oraz mniejsze korki na drogach”. Ostrawa, Czechy. Źródło: „Od wizji przyszłości do miejskiej rzeczywistości. Miejski przewodnik po zrównoważonym rozwoju, odporności, dobrobycie i transformacji cyfrowej”. ThoughtLab, 2025.

Obszary zastosowań

Busy urban intersection with pedestrians, bicycles and vehicles.

Miejskie skrzyżowania

Skrzyżowania to miejsca, gdzie w ograniczonej przestrzeni spotyka się złożona mieszanka pojazdów, rowerzystów i pieszych. Kamery w czasie rzeczywistym wykrywają kolejki oraz niebezpieczne sytuacje, umożliwiając adaptacyjną kontrolę sygnalizacji świetlnej, która dostosowuje się do aktualnych warunków. Wykrywanie naruszeń automatycznie identyfikuje przypadki przejazdu na czerwonym świetle oraz wykroczenia związane z przekroczeniem prędkości, rejestrując jednocześnie dane tablic rejestracyjnych do celów egzekwowania przepisów.
High speed cars driving in a highway tunnel.

Autostrady i tunele

Przy dużych prędkościach i ograniczonych możliwościach ucieczki, błędy mogą prowadzić do poważnych konsekwencji. System wykrywania pojazdów jadących pod prąd identyfikuje samochody poruszające się wbrew kierunkowi ruchu i w ciągu kilku sekund powiadamia operatorów. Inteligentne zarządzanie pasami ruchu automatycznie udostępnia dodatkową przepustowość w momencie tworzenia się zatorów, a następnie zamyka ją, gdy ruch wraca do normy.
Aerial view of a highway with low traffic surrounded by trees.

Zarządzanie strefami oraz systemy opłat drogowych

Wprowadzenie strefy niskiej emisji lub opłaty za wjazd wymaga precyzyjnej i zautomatyzowanej identyfikacji każdego pojazdu, który wjeżdża. Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych działa nieprzerwanie, niezależnie od pory dnia i warunków pogodowych. Umożliwia również bezkolizyjne pobieranie opłat, gdzie pojazdy przejeżdżają z pełną prędkością, a płatność jest przetwarzana bez zatrzymywania się.

Odkrywanie rozwiązań do monitorowania ruchu

Overhead view of a highway overpass. The roads are surrounded by grass and trees.

Rozwiązania dla ruchu drogowego

Inteligentne i skalowalne rozwiązania, które wspierają miasta i władze w podejmowaniu działań na podstawie danych w czasie rzeczywistym, zapewniając bezpieczny ruch ludzi i pojazdów na drogach, autostradach oraz w tunelach.
Aerial view inside a busy shopping mall. People are going up and down on the escalators.

Liczenie osób i pojazdów

Rozwiązania oparte na AI, które przekształcają dane o ruchu w informacje w czasie rzeczywistym, umożliwiając identyfikację problemów, poprawę bezpieczeństwa i podejmowanie mądrzejszych decyzji.
Aerial view of a summer concert in the park in the evening. There is a crowd under tents and around food stands.

Gotowe do wdrożenia rozwiązania dozoru

Zaawansowany system nadzoru idealny na czasowe wydarzenia, odległe lokalizacje lub wszędzie tam, gdzie tradycyjna sieć jest niepraktyczna – szybki w instalacji, łatwy do przeniesienia i gotowy do ponownego użycia.

Rozważania dotyczące wdrożenia

Highway roads in between and around a city with high skyscrapers and smaller buildings.

Najpierw skup się na priorytetach, a potem rozwijaj działania 
Próba rozwiązania wszystkiego naraz rzadko bywa właściwym podejściem. Miasta i organy zarządzające ruchem drogowym, które precyzyjnie określają swoje najważniejsze wyzwanie – czy to bezpieczeństwo na skrzyżowaniach, korki na kluczowym odcinku drogi, czy egzekwowanie zasad w strefach niskiej emisji (LEZ) – i konsekwentnie na nim się koncentrują, zazwyczaj osiągają szybsze rezultaty. Gdy jedna dziedzina zacznie funkcjonować sprawnie, rozszerzenie działań na pokrewne przypadki użycia staje się znacznie prostsze.

Od samego początku zadbaj o integrację między działami
Jednym z najczęstszych wyzwań wdrożeniowych jest problem natury organizacyjnej, a nie technicznej. Działy zarządzające ruchem, policja, służby ratunkowe oraz agencje środowiskowe często działają w izolacji, nabywając systemy niezależnie, bez uwzględnienia wspólnej wartości. Kamera zakupiona do monitorowania ruchu drogowego może okazać się równie przydatna dla organów ścigania czy monitorowania środowiska, ale tylko wtedy, gdy te działy zostaną zaangażowane na wczesnym etapie. Przejście w kierunku centrów operacyjnych miast odzwierciedla rosnącą świadomość, że wspólna infrastruktura przynosi większą wartość niż równoległe systemy.

Opracowanie planu integracji danych w czasie rzeczywistym oraz systemów
Monitorowanie ruchu drogowego generuje nieprzerwane strumienie danych, które muszą płynnie zasilać systemy zarządzania ruchem, platformy dowodzenia oraz aplikacje zewnętrzne. Wczesne planowanie integracji, z systemami zdolnymi do komunikacji i kompatybilnymi formatami danych, pozwala uniknąć kosztownych poprawek w przyszłości i ułatwia stopniowe dodawanie nowych funkcji.

Przetwarzanie na brzegu kontra przetwarzanie scentralizowane
Dane mogą być przetwarzane bezpośrednio w kamerze lub czujniku (na brzegu) albo przesyłane do centralnej platformy w celu analizy. Przetwarzanie na brzegu zmniejsza opóźnienia i zapotrzebowanie na przepustowość, co czyni je idealnym rozwiązaniem dla aplikacji wymagających szybkiego działania, takich jak wykrywanie incydentów. Scentralizowane przetwarzanie zapewnia większą moc obliczeniową i lepiej sprawdza się w przypadku zaawansowanych analiz obejmujących wiele źródeł danych. Wiele współczesnych wdrożeń korzysta z obu rozwiązań.

Virtual technology of a neon blue padlocks with black background.

Prywatność i zarządzanie danymi

Systemy monitorowania ruchu drogowego zostały zaprojektowane tak, aby wykrywać i reagować na określone zdarzenia, a nie rejestrować wszystko bez wyjątku. Kamery i czujniki są skonfigurowane tak, aby reagować na określone warunki, a technologie, takie jak maskowanie prywatności czy maskowanie tablic rejestracyjnych, umożliwiają miastom i władzom drogowym zbieranie potrzebnych danych bez rejestrowania rozpoznawalnych wizerunków osób lub pojazdów.

Za zarządzanie tymi danymi odpowiada ostatecznie miasto lub organ zarządzający ruchem drogowym, a nie technologia. Wymogi regulacyjne różnią się znacząco w zależności od regionu. Interpretacja RODO w Europie jest rygorystyczna, choć może się różnić w zależności od kraju. Kluczowe jest, aby miasta i organy zarządzające ruchem dysponowały przejrzystymi zasadami dotyczącymi gromadzenia, przechowywania, dostępu oraz usuwania danych.

Zaufanie publiczne również odgrywa istotną rolę w tej układance. Miasta oraz organy zarządzające ruchem, które otwarcie informują o funkcjonowaniu swoich systemów monitoringu i korzyściach, jakie przynoszą mieszkańcom, zazwyczaj spotykają się z większą akceptacją. W niektórych przypadkach, gdy ludzie zrozumieją cel, aktywnie wspierają rozszerzanie zakresu. Rozpoczęcie rozmowy w odpowiedni sposób od samego początku ułatwia wdrożenie i buduje długoterminowe zaufanie, które jest kluczowe dla trwałych programów monitorowania ruchu.

Icon showing documents with an exclamation mark in a magnifying glass
„86% miast gotowych na przyszłość zainwestowało w inteligentne sygnalizatory świetlne lub rozwiązania do zarządzania ruchem drogowym w czasie rzeczywistym”. Źródło: „Od wizji przyszłości do miejskiej rzeczywistości. Miejski przewodnik po zrównoważonym rozwoju, odporności, dobrobycie i transformacji cyfrowej”. ThoughtLab, 2025.

Komunikacja V2X (Vehicle-to-Everything)

Współczesne pojazdy autonomiczne opierają swoje działanie głównie na wbudowanych czujnikach oraz danych wymienianych między pojazdami. Kolejnym krokiem jest połączenie ich z zewnętrzną infrastrukturą, taką jak kamery, radar i LiDAR zainstalowane wzdłuż dróg oraz na skrzyżowaniach, aby zweryfikować i uzupełnić to, co pojazd sam dostrzega. W złożonych środowiskach miejskich ta dodatkowa warstwa danych może znacząco zwiększyć bezpieczeństwo i niezawodność autonomicznego działania. 

Zintegrowane centra operacyjne miast

Przejście od wyspecjalizowanych komórek dowodzenia w poszczególnych departamentach do zintegrowanych miejskich centrów operacyjnych nabiera tempa. Gdy dane dotyczące ruchu drogowego, policji, służb ratunkowych i środowiska łączą się na jednej platformie, miasta mogą szybciej koordynować działania i podejmować lepsze decyzje. Osiągnięcie tego celu wymaga zarówno zaawansowanej integracji technologicznej, jak i gotowości do przełamywania barier między działami organizacji. 

Dozorowanie hałasu i światła

Akustyczne czujniki już teraz potrafią wykrywać i precyzyjnie lokalizować zdarzenia związane z hałasem miejskim. W miarę jak miasta stają w obliczu rosnącej presji, by traktować hałas jako problem zdrowia publicznego, monitorowanie i egzekwowanie przepisów stanie się bardziej powszechne, przechodząc od specjalistycznych wdrożeń do standardowej infrastruktury miejskiej.

Rozszerzenie strefy niskiej emisji

Wymogi regulacyjne napędzają dynamiczny rozwój monitoringu LEZ w całej Europie i poza jej granicami. W miarę jak coraz więcej miast zostaje zobowiązanych do wdrażania i egzekwowania stref czystego powietrza, monitorowania ruchu oraz rozpoznawania tablic rejestracyjnych, te elementy stają się kluczową infrastrukturą, a nie jedynie opcjonalnymi ulepszeniami.

Powiązane spostrzeżenia

ThoughtLab brochure as a magazine in landscape view.

Od wizji przyszłości do miejskiej rzeczywistości

W jaki sposób miasta wykorzystują technologię cyfrową, aby przygotować się na przyszłość? Raport ThoughtLab, sponsorowany przez Axis, analizuje strategie i rozwiązania, w które inwestują liderzy miast, takie jak dane w czasie rzeczywistym, zarządzanie ruchem oraz mobilność miejska. 
 

Aerial shot of Vanderbilt University's campus during a warm and sunny day.

Rozwikłanie przyczyn powstawania tajemniczych korków drogowych

Ruch uliczny potrafi nagle stanąć w miejscu, nie zdradzając żadnej oczywistej przyczyny. Profesor Dan Work wyjaśnia naukowe podstawy powstawania zjawiska korków fantomowych oraz podkreśla, że kluczem do ich rozwiązania jest analiza indywidualnych zachowań kierowców.
 

AXIS Q1800-LE License Plate Camera placed high up close to a traffic light.

Zabezpieczenie przyszłości mobilności w miastach

Wiodące miasta na nowo definiują sposoby przemieszczania się ludzi. Dowiedz się, w jaki sposób technologie nadzoru wspierają dostarczanie bezpiecznych, wydajnych i zrównoważonych usług transportowych, na których opierają się współczesne miasta. 

Powiązane obszary tematyczne

Security camera view of AXIS Object Analytics in action. The software is detecting two humans and one car.

Wykrywanie obiektów

Kamery i czujniki to coś więcej niż tylko narzędzia do rejestrowania. One wiedzą co jest na zarejestrowanym materiale. Dowiedz się, jak wykrywanie obiektów oparte na AI przekształca dane wizualne w uporządkowane i użyteczne informacje w czasie rzeczywistym.

AXIS Q1800-LE mounted on a pole and overlooking a highway.

Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych

Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych umożliwia błyskawiczną identyfikację pojazdów w ciągu milisekund, obejmując wszystko – od kontroli dostępu po egzekwowanie przepisów drogowych i prowadzenie dochodzeń.

AXIS Radar Integration with AXIS Q1656 DLE mounted on a pole. The radar sign is showing a speed of 44.

Analiza wideo

Surowe nagrania wideo automatycznie przekształcają się w uporządkowane, użyteczne informacje w czasie rzeczywistym. Odkryj, jak analiza wideo wzmacnia bezpieczeństwo i wspiera podejmowanie mądrzejszych decyzji.