壅堵車流系統 (QLD, Queue Level Detection）系統是針對特定道路或場域內車輛排隊狀況進行即時監控與分析的智慧交通解決方案。隨著城市發展與變遷，道路交通瞬息萬變，傳統交通監控方法無法即時掌握車流變化，容易造成難以解開的交通擁壅堵與行車延誤。QLD系統通過AI影像分析、深度學習與多源數據整合技術，能夠自動識別道路上車輛數量、排隊長度、車速與車流密度，並生成可視化報告或動態資訊供交通管理中心決策。系統可與智慧號誌、交通資訊看板或智慧停車管理系統整合應用，達到全面地調節車流，實現交通流量優化、事故預防與公共運輸調度管理。其高精度、即時性與自動化特性，使其成為現代智慧城市與智慧交通建設的重要基礎設施。
結合 AI 影像與感測器資料，確保在惡劣天候（雨天、夜間、低光環境）仍具備高準確率。
支持 24/7 自動化運作，減少人力負擔，並可針對尖峰與離峰時段給出差異化管理建議。
系統架構模組化，從單一路口到整個城市路網都能靈活部署，支援跨區域交通協同。
可與智慧號誌控制系統、智慧停車平台、交通資訊可變標誌（VMS）、CCTV 中心進行資料交換與聯動。
提供 3D 熱區圖、動態流量圖表與 AI 報表，讓交通管理員能快速掌握即時路況。
支援邊緣冗餘運算、雲端備援與自動系統校正，確保長時間穩定運作。
AI 偵測壅塞狀況後，動態調整紅綠燈週期，縮短等待時間。
整合 IoT 感測器（地磁、雷達）、GPS、V2X 車聯網數據，提高精度。
在路口控制器或攝影機內建 AI 模組，實現即時判斷與控制，不依賴雲端延遲。
利用大數據與 AI 模型，提前預測短期交通壅塞變化，給出調度建議。
模擬不同交通場景（事故、尖峰時段），提供管理單位決策參考。
智慧調控十字路口號誌，降低高峰期擁壅堵，提升道路通行效率。
即時監測車輛進出與排隊狀況，提升停車效率，減少車輛迴轉與堵塞。
在匝道口實施智慧排隊偵測與動態匝道儀表燈控制，減少主線壅塞。
結合巴士、BRT 或捷運的時刻與車流資訊，優化班次與發車間隔。
成為交通大數據平台的一部分，與能源管理、環境監測、公共安全系統形成綜合管理網絡。
適用於大型活動（體育賽事、演唱會）交通疏運，以及天災或事故的應急指揮。