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在路口、路段部署边缘计算节点后，视频、雷达、地磁等数据可以在本地直接完成分析。车速异常波动、排队趋势变化、异常停车，都能被第一时间捕捉。
在停车场场景中，边缘计算节点通常就部署在车库本地，直接接入摄像头、地磁、超声波等设备。车辆进出、停靠完成，车位状态在本地立即判断并更新，再同步给诱导屏或上层平台。
在公交站点人流预测的应用中，边缘节点通常部署在站台附近，或就近接入路侧设备。它们可以实时处理摄像头、客流探测器、车辆到站信息等数据，在本地完成初步预测。
在动态公交路径优化中，边缘节点通常部署在路口、公交场站或交通枢纽附近。它们可以实时接入信号灯状态、道路流量、公交车GPS、车载客流数据等信息。这些数据不需要全部回传云端，而是在本地完成融合分析。
在智慧交通实践中，越来越多的远程驾驶辅助并不是单车行为，而是“车路协同”。路侧边缘设备可以融合多路摄像头、毫米波雷达、信号灯状态等信息，对区域交通态势进行实时分析。
在扫描设备或附近部署边缘计算节点，可以对图像数据进行即时预处理和分析。比如对图像进行增强、分割、目标轮廓提取，初步识别异常结构、疑似违禁品特征，再决定是否进入人工复检流程。
把边缘计算部署在船舶端、航标节点或岸基设备上，等于给导航系统增加了一层“现场大脑”。数据一产生，就在本地完成初步处理和判断。
当系统在边缘侧识别到异常，比如车辆低速滞留、突发停车、逆行、行人闯入或桥面落物，可立即触发预警机制，联动可变情报板、限速标志、信号灯等设施，而不必等待中心平台决策。
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