Őszintén szólva ez így elég felszínesnek hat.
A forgalmi torlódások azonosítása önmagában nem nagy innováció, ezt a városlakók napi tapasztalatból is pontosan tudják. Az igazi kérdés az lenne, hogyan reagál a rendszer valós időben, és milyen konkrét beavatkozások követik az elemzést.
A biztonsági öv felismerése szintén nem tűnik áttörésnek: ez ma már egy alap számítógépes vision feladat, amit akár egy egyszerűbb hobbi projekt is megold. Önmagában ettől aligha javul érdemben a közlekedési morál.
Ha valódi változás a cél, akkor sokkal hatékonyabb lenne egy hálózatba kapcsolt, intelligens közlekedési lámpákra épülő, rendszerszintű megközelítés.
Egy ilyen infrastruktúra lehetővé tenné például:
- rendszámfelismerő kamerák integrálását a jelzőlámpákba, amelyekkel lámpa–lámpa között mérhető az átlagsebesség (szakaszmérés),
- gyorshajtók, lopott járművek, illetve érvénytelen műszakival közlekedők automatikus kiszűrését,
- ugyanazon kamerarendszerrel a telefonhasználat és a biztonsági öv viselésének felismerését,
- az autópálya fel- és lehajtók bekötését ugyanebbe a hálózatba,
- adaptív jelzőlámpa-vezérlést, amely nem vált zöldre, ha az adott irányban nincs sem gyalogos, sem jármű.
Ez már nem elszigetelt MI-funkciók halmaza lenne, hanem egy egységes, adatvezérelt közlekedésirányítási rendszer, amelynek valódi baleset- és torlódáscsökkentő hatása van.
Mindez azonban csak akkor hatékony, ha valódi visszatartó ereje is van a rendszernek. Ehhez a szankciók következetes és érzékelhető szigorítása is szükséges, akár olyan mértékig, hogy a súlyos vagy ismételt szabálysértések járműelkobzáshoz vezessenek.
Biztonsági öv használatának automatizált vizsgálata. 
