In städtischen Umgebungen ist die Überwachung des Verkehrs in einem großen Gebiet eine entscheidende Herausforderung. Die Effektivität dieser Überwachung ist entscheidend für die Reaktionszeit bei Unfällen, Staus, Steinschlägen, Erdrutschen und anderen Problemen. Die faseroptische Sensortechnologie kann diese Herausforderung meistern, da sie in der Lage ist, die Vibration von vorbeilaufenden Objekten entlang eines unterirdischen Faserkabels zu messen.

Wenn optische Impulse von einem Ende des Kabels zum anderen übertragen werden, kommt es zu einer Streuung, die an den Punkten jedes kleinen Segments entlang des Kabels Licht erzeugt, das sich zurück ausbreitet. Wenn an einem beliebigen Punkt entlang der Kabelleitung eine äußere Vibration auftritt, kann die auf jedes Segment wirkende Vibrationsamplitude durch Analyse des entsprechenden rücklaufenden Lichts gemessen werden.

Bei einem Verkehrsunfall würde ein großer Schwingungsimpuls erzeugt, und selbst wenn der Verkehrsunfall keinen Unfall beinhaltet, kann er zu Verzögerungen im ankommenden Verkehr führen, was die Glasfasertechnik schnell erkennen kann.

Die schnelle Reaktion der Glasfaserkabel kann entscheidend sein, um Maßnahmen zu ergreifen, insbesondere in abgelegenen Gebieten, in denen es weniger erschwinglich sein könnte, eine Reihe von Verkehrskameras zu installieren.

Die meisten modernen Autobahnen sind bereits mit Glasfaserkabeln unterlegt. Die Glasfasertechnologie nutzt dieselben Fasern, um die Vibrationen vorbeifahrender Fahrzeuge zu messen, und es ist auch möglich, Durchschnittsgeschwindigkeiten, Verkehrsflussraten und die Anzahl der Fahrzeuge zu ermitteln. 

Um die Vorteile des faseroptischen Systems zu erweitern, könnte es mit künstlicher Intelligenz integriert werden, um die Signale zu analysieren, indem die Verkehrsflussrate und die Verlangsamung des Verkehrs gemessen werden. Darüber hinaus kann die künstliche Intelligenz darauf trainiert werden, überschwere und zonenbeschränkte Fahrzeuge zu erkennen und sie auf der Grundlage der Intensität der Vibration zu klassifizieren, um so ein vollständiges Verkehrsüberwachungssystem zu realisieren.