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 米国インテリジェント交通管理システム市場概観、2030年United States Intelligent Traffic Management System Market Overview,2030 米国は、数十年にわたる技術進化により、従来の信号ネットワークをAI主導のコネクテッド・インフラへと変化させ、インテリジェント交通管理システムの世界的パイオニアとして台頭してきた。この転換は1970年代に... もっと見る
出版社
Bonafide Research & Marketing Pvt. Ltd.
ボナファイドリサーチ 出版年月
2025年11月11日
電子版価格
納期
2-3営業日以内
ページ数
86
言語
英語
英語原文をAIを使って翻訳しています。
サマリー米国は、数十年にわたる技術進化により、従来の信号ネットワークをAI主導のコネクテッド・インフラへと変化させ、インテリジェント交通管理システムの世界的パイオニアとして台頭してきた。この転換は1970年代にロサンゼルスやダラスなどの都市で作動式信号機が導入されたことから始まり、1980年代にロサンゼルスが開始したATSAC（Automated Traffic Surveillance and Control）プラットフォームのような適応制御システムへと発展し、現在では4500以上の交差点を管理している。このような進化を遂げた背景には、都市の混雑の深刻化、事故率の上昇、そしてビジョン・ゼロや米国運輸省（USDOT）の国家道路安全戦略に沿った持続可能なモビリティ・ソリューションの必要性がある。最新のインテリジェント・システムは現在、センサー、カメラ、レーダー、LiDAR、車両間通信を統合し、リアルタイムの意思決定を可能にしている。米運輸省の高度道路交通システム共同プログラムオフィス（ITS JPO）や連邦道路庁の次世代交通管理イニシアチブのようなプログラムは、ITSプロトコル（NTCIP）の下でアーキテクチャを標準化している。ニューヨークなどの都市では、ビッグデータ解析とクラウドコンピューティングを利用して交通流パターンを予測する適応型交通システムが導入され、シカゴではIoTベースの渋滞管理とファイバーバックの通信ネットワークが統合されている。5Gと専用近距離通信（DSRC）の拡大により、デトロイトとコロンバスではV2X（Vehicle-to-Everything）通信の実験が行われ、路側機と車両が接続され、より安全な交差点が実現した。これらのシステムには、NISTのフレームワークに基づいて車両データを保護するためのサイバーセキュリティ対策が組み込まれている。自動化と予測分析の重要性が高まる中、交通システムはリアルタイムの状況に対応するだけでなく、それを予測することで、州間回廊の処理能力と安全性を高めている。米国は、従来の孤立した制御から、自律型交通とスマートシティの統合の基盤となる、完全にネットワーク化されたデータ駆動型のモビリティ・エコシステムへと移行している。Bonafide Research社の調査レポート「米国のインテリジェンス交通管理市場の概要、2030年」によると、米国のインテリジェンス交通管理市場は2025年から2030年にかけて年平均成長率6.61％以上で成長すると予測されている。米国のインテリジェント交通管理市場は、連邦政府の強力な支援、ダイナミックな民間のイノベーション、複数の州にまたがる大規模な展開によって定義されている。シーメンス・モビリティ、エコノライト、イテリス、キュービック・トランスポーテーション・システムズ、カプシュ・トラフィックコムといった業界の主要企業は、ソフトウェア、ハードウェア、AIアナリティクスを統合した全国規模のエコシステムを構築している。米国運輸省のコネクテッド・ビークル・パイロット・プログラムは、ワイオミング州、タンパ市、ニューヨーク市で運営されており、現実のコネクテッド・ビークルのエコシステムとしては最大級のもので、予測安全性と交通最適化のための車両間および車両からインフラへのデータ交換を実証している。ロサンゼルスではパーソンズ社との提携により開発されたAIベースのアダプティブ・コントロールでATSACの拡大を続けており、アトランタではRenew AtlantaイニシアチブがエッジAIカメラを使って幹線道路の流れを最適化している。新たなトレンドとしては、デジタルツインやシミュレーション主導の管理などがあり、ボストンの交通モデリングのためのオートデスクとの協力や、EV車両とIoT対応交通センサーを統合したコロンバスのスマートシティ・チャレンジ・プロジェクトなどがその例だ。5Gの台頭により、リアルタイムのビデオ解析の導入が加速しており、ベライゾンはフェニックスで交通監視用のエッジコンピューティングを導入している。テキサス州とカリフォルニア州ではブロックチェーンの試験運用が行われ、通行料取引のデータ整合性が強化されている。シアトルとデンバーでは、スマート・モビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）の統合により、公共交通機関とマイクロモビリティ・システムへの統合アクセスが可能になっている。環境インテリジェンスも組み込まれており、カリフォルニア州のCaltransは、適応的なランプメーターを通じて高速道路の排出量を削減するためにAIシステムを導入している。FHWA、各州の運輸省、国立再生可能エネルギー研究所などの政府機関は、MIT、パーデュー大学、カリフォルニア大学バークレー校などの大学と共同で、渋滞や排出削減のための予測分析を行っている。米国では、インテリジェント交通管理ソリューションが複数の技術タイプにまたがっている。例えば、ニューヨーク州ホワイトプレーンズのタリータウン・ロード沿いなどでは、信号制御装置のアップグレードが基礎となっており、SCATS適応型信号システムが導入され、固定されたタイミングではなく、実際の車両密度に基づいて動的にサイクルを調整している。ヴァージニア運輸省（VDOT）は、InSyncのようなシステムで試験的なコリドーを走らせ、コリドー全体の青信号の時間を継続的に調整することで、衝突と遅延を減らしている。交通監視・検知システムには、カメラ、レーダー、Bluetooth/WiFiセンサーなどがあり、ナッシュビル近郊のI-24 MOTIONフリーウェイのテストベッドでは、276台のカメラポールを使って車両の軌跡をとらえ、分析を行っている。取り締まりカメラとANPRシステムは、ニューヨーク市の通学路速度・赤信号監視カメラに代表され、速度カメラネットワークが750の通学路区域内の車両を24時間365日監視している。統合されたコリドーとインシデント管理プラットフォームは、高速道路と幹線道路を管理する州DOTをまとめ、交通オペレーター、ハイウェイパトロール、ディスパッチをリアルタイムで調整し、インシデントをシームレスに回避する交通ルーティングを行う。最後に、ダイナミック・メッセージ／ドライバー・インフォメーション・システム（DMS）は、道路標識を通じてリアルタイムのガイダンスを提供する。例えば、DMSのメッセージ内容に関する連邦道路管理局（FHWA）の方針は、メッセージがタイムリーであり、「この先で事故が発生します-代替ルートをお使いください」のような実用的なものであり、広告に使用されないことを保証するものである。米国内では、インテリジェント交通管理アプリケーションは、多様な最終用途環境にわたって展開されている。都市部の交差点や幹線道路では、適応型信号システムが幅広く使用されている。たとえば、バージニア州アレクサンドリア市のデューク・ストリートやヴァン・ドーン・ストリートに沿ったプロジェクトでは、アップグレードされたコントローラと車両センサーが遅延の削減を支援し、将来の自律走行車の統合に備えている。例えば、テネシー州のI-24 MOTIONコリドーでは、車両の軌跡を継続的に追跡し、高速交通を妨げない主要なI-24高速道路区間の積極的な管理をサポートしている。トンネルや橋梁は、公に説明されることは少ないが、制約の多い環境と高い安全性の必要性から、事故、換気、車線制御、動的管理について州DOTによって監視されている。空港、トランジット・バス・ターミナル、マルチモーダル物流センターなどの駐車場やインターモーダル拠点では、巡航時間を短縮し、施設への流入を最適化するため、スマート駐車誘導、車両検知、ドライバー情報システムの導入が進んでいる。こうした環境は、米国におけるインテリジェント交通管理が、主要な高速道路や幹線道路だけでなく、都市回廊、高速道路、制約の多い構造物、輸送ハブなど、物理的環境、運用上の課題、ユーザーのニーズにそれぞれ適合するように調整されたシステムで適用されていることを示している。ハードウェアには、物理的なインフラである車両検知ループ、レーダーセンサー、カメラ、信号制御装置、ダイナミック・メッセージ・サイン・ユニットが含まれ、ループ検知器と新しい制御装置が設置されたホワイトプレーンズの適応型信号プロジェクトで証明されている。ソフトウェアとは、意思決定を推進するアルゴリズム、分析プラットフォーム、制御システムを指す。例えば、VDOTが導入したInSyncソフトウェアは、固定計画に依存するのではなく、リアルタイムデータを使用してコリドーの信号タイミングを最適化する。サービスには、統合、設置、校正、メンテナンス、トレーニングが含まれる。多くの州道路交通局がシステム・インテグレーターと契約し、信号キャビネットの近代化、検出システムの校正、オペレーターのトレーニング、継続的なシステムの健全性監視を実施している。一例として、トラバースシティのミシガン州DOTが採用している機器、ソフトウェア、統合、メンテナンス（ESIM）契約モデルがあり、信号機の近代化、WiFi/Bluetooth移動時間検出センサー、関連サービスサポートをカバーしている。サービス面では、データ分析や交通管理センターからのリアルタイム・オペレーション・サポートも含まれることが多くなっている。これらのコンポーネントは、米国のインテリジェント交通管理のバックボーンを形成しており、ハードウェアが感覚的な基盤を提供し、ソフトウェアがデータを制御に変換し、サービスが設置の最適化と長期的なパフォーマンスの維持を保証する。例えば、ホワイトプレーンズ交通管理センターは、SCATSサーバーをTMC内に設置し、新しいコントローラーとループに直接接続している。これとは対照的に、クラウド／エッジホスティングの導入はますます普及している。多くの州交通局や自治体機関は現在、クラウドベースの分析プラットフォーム、リモートサーバー、交差点のエッジコンピューティングデバイスを活用し、待ち時間を短縮して拡張性を高めている。例えば、I-24 MOTIONのような高速道路監視システムは、大量のカメラデータをファイバーネットワーク経由でコンピューティング施設に送信し、リアルタイムで処理している。信号キャビネットや路側キャビネットなど、より現場に近い場所でデータを処理するエッジホスト型ユニットでは、変化する状況に即座に対応できる一方、クラウドホスト型システムでは、分析およびコリドー間の調整のために地域全体でデータを集約することができる。一方、クラウド/エッジは柔軟性が高く、更新が速く、物理的なインフラ・コストを削減できる。米国では現在、多くの導入事例がハイブリッド・モデルを採用しており、信号制御装置とローカルな意思決定はオンプレミスのままで、集約されたデータと高度なアナリティクスはクラウドまたはエッジ環境に置き、最新のスマート交通運用に必要な俊敏性を提供している。米国では、インテリジェント交通管理システムへの支出は、インフラ企業・官民パートナーシップ（PPP）、連邦政府・州政府、産業・商業企業の3つの主要な支出者タイプから成る。インフラ企業とPPPは、有料道路、高速道路、または主要なコリドープロジェクトが民間団体と協力して実施される場合に活発である。例えば、民間のコンセッションオペレーターは、高速道路のアップグレード契約の一部として適応型信号と事故管理プラットフォームを組み込むことができる。連邦高速道路局（FHWA）はITSの導入を推進し、動的メッセージ標識に関する政策ガイダンスを発表している。一方、VDOTやミシガン州DOTのような州機関は、モビリティを高めるために適応型信号システムやコリドーモニタリングを調達している。空港、物流センター、大規模キャンパス、インターモーダルハブなどの産業・営利企業では、スマートパーキング、ドライバー情報、交通監視ソリューションを社内に導入し、内部循環とドライバーの流れを管理している。例えば、空港当局は、駐車場やアクセスゾーンに監視カメラ、センサー、ダイナミックサイネージを設置する。このような支出者タイプにより、米国のインテリジェント交通管理システムは、公共インフラ、民間連携、企業モビリティ事業全体に展開されている：基準年：2024年予測年：2025年2030年本レポートの対象分野インテリジェント交通管理システム市場の価値と予測、セグメント、様々な促進要因と課題、進行中のトレンドと開発、注目企業、戦略的提言ソリューション別交通信号制御システム、適応型交通制御システム、交通監視・検知システム、取り締まりカメラとANPRシステム、統合コリドーとインシデント管理プラットフォーム、動的メッセージ/ドライバー情報システムエンド別使用環境別 - 都市の交差点と幹線道路 - 高速道路と高速道路 - トンネルと橋 - 駐車場と複合一貫輸送ハブコンポーネント別 - ハードウェア - ソフトウェア - サービス展開モデル別 - オンプレミス - クラウド／エッジ - ホスティング支出者タイプ別 - インフラ企業およびPPS - 連邦政府および州政府 - 産業および商業企業目次目次1.エグゼクティブ・サマリー 2.市場構造 2.1.市場考察 2.2.前提条件 2.3.制限事項 2.4.略語 2.5.出典 2.6.定義 3.調査方法 3.1.二次調査 3.2.一次データ収集 3.3.市場形成と検証 3.4.レポート作成、品質チェック、納品 4.アメリカ地理 4.1.人口分布表 4.2.米国のマクロ経済指標 5.市場ダイナミクス 5.1.主要な洞察 5.2.最近の動向 5.3.市場促進要因と機会 5.4.市場の阻害要因と課題 5.5.市場動向 5.6.サプライチェーン分析 5.7.政策と規制の枠組み 5.8.業界専門家の見解 6.米国のインテリジェント交通管理システム市場概要 6.1.金額別市場規模 6.2.市場規模および予測, ソリューション 6.3.市場規模・予測：エンドユース環境 6.4.市場規模・予測：コンポーネント 6.5.市場規模・予測：展開モデル 6.6.市場規模・予測：支出者タイプ別 6.7.市場規模・予測：地域別 7.米国のインテリジェント交通管理システム市場細分化 7.1.米国のインテリジェント交通管理システム市場：ソリューション別 7.1.1.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：交通信号制御システム別、2019-2030年 7.1.2.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：適応型交通制御システム別、2019-2030年 7.1.3.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：交通監視・検知システム別、2019-2030年 7.1.4.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：取締カメラ・AMPRシステム別、2019〜2030年 7.1.5.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：統合回廊・事故管理プラットフォーム別、2019-2030年 7.1.6.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：動的メッセージ/ドライバー情報システム別、2019-2030年 7.2.米国のインテリジェント交通管理システム市場：エンドユーザー環境別 7.2.1.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：都市交差点・幹線道路別、2019-2030年 7.2.2.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：高速道路・高速道路別、2019〜2030年 7.2.3.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：トンネル・橋梁別、2019〜2030年 7.2.4.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：駐車場・複合一貫輸送ハブ別、2019-2030年 7.3.米国のインテリジェント交通管理システム市場：コンポーネント別 7.3.1.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：ハードウェア別、2019-2030年 7.3.2.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：ソフトウェア別、2019-2030年 7.3.3.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：サービス別、2019-2030年 7.4.米国のインテリジェント交通管理システム市場：展開モデル別 7.4.1.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：オンプレミス別、2019年〜2030年 7.4.2.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：クラウド/エッジホスト型別、2019年～2030年 7.5.米国のインテリジェント交通管理システム市場：支出者タイプ別 7.5.1.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：インフラ企業・PPS別、2019-2030年 7.5.2.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：連邦政府・州政府別、2019-2030年 7.5.3.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：産業・商業企業別、2019-2030年 7.6.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：地域別 7.6.1.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：北部別、2019-2030年 7.6.2.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：東部別、2019-2030年 7.6.3.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：西部別、2019-2030年 7.6.4.米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：南部別、2019-2030年 8.米国のインテリジェント交通管理システム市場の機会評価 8.1.ソリューション別、2025年～2030年 8.2.エンドユーザー環境別、2025～2030年 8.3.コンポーネント別、2025～2030年 8.4.展開モデル別、2025～2030年 8.5.支出者タイプ別、2025～2030年 8.6.地域別、2025～2030年 9.競争環境 9.1.ポーターの5つの力 9.2.会社概要 9.2.1.企業1 9.2.1.1.会社概要 9.2.1.2.会社概要 9.2.1.3.財務ハイライト 9.2.1.4.地理的洞察 9.2.1.5.事業セグメントと業績 9.2.1.6.製品ポートフォリオ 9.2.1.7.主要役員 9.2.1.8.戦略的な動きと展開 9.2.2.会社概要 9.2.3.会社3 9.2.4.4社目 9.2.5.5社目 9.2.6.6社 9.2.7.7社 9.2.8.8社 10.戦略的提言 11.免責事項 図表リスト図表一覧図1：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：金額ベース（2019年、2024年、2030F）（単位：百万米ドル） 図2：市場魅力度指数（ソリューション別 図3：市場魅力度指数（エンドユーザー環境別 図4：市場魅力度指数：コンポーネント 図5：市場魅力度指数：展開モデル 図6：市場魅力度指数：支出者タイプ別 図7：市場魅力度指数（地域別 図8：米国インテリジェント交通管理システム市場のポーターの5つの力 表一覧 表1：インテリジェント交通管理システム市場の影響要因（2024年 表2：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模・予測、ソリューション（2019～2030F）（単位：百万米ドル） 表3：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模・予測：エンドユーザー環境（2019～2030F）（単位：百万米ドル） 表4：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模・予測：コンポーネント（2019～2030F）（単位：百万米ドル） 表5：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模・予測：展開モデル（2019～2030F）（単位：百万米ドル） 表6：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模・予測：支出者タイプ別（2019～2030F）（単位：百万米ドル） 表7：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模・予測：地域別（2019～2030F）（単位：百万米ドル） 表8：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：交通信号制御システム（2019～2030年度）（単位：百万米ドル 表9：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：適応型交通制御システム（2019～2030年）（単位：百万米ドル 表10：米国のインテリジェント交通管理システム市場：交通監視・検知システムの市場規模（2019年～2030年）（百万米ドル 表11：米国のインテリジェント交通管理システム市場：取締カメラ・AMPRシステムの市場規模（2019～2030年）（百万米ドル 表12：米国のインテリジェント交通管理システム市場：統合回廊・インシデント管理プラットフォームの市場規模（2019～2030年）（百万米ドル 表13：米国のインテリジェント交通管理システム市場：動的メッセージ/ドライバー情報システムの市場規模（2019～2030年）（百万米ドル 表14：米国のインテリジェント交通管理システム市場：都市部の交差点と幹線道路の市場規模（2019～2030年）（百万米ドル 表15：米国のインテリジェント交通管理システム市場：高速道路と高速道路の市場規模（2019年～2030年）（百万米ドル 表16：米国のインテリジェント交通管理システムのトンネル・橋梁市場規模（2019～2030年）（百万米ドル 表17：米国のインテリジェント交通管理システム市場：駐車場と複合ハブの市場規模（2019年～2030年）（百万米ドル 表18：米国のインテリジェント交通管理システムのハードウェア市場規模（2019年～2030年）：百万米ドル 表19：米国のインテリジェント交通管理システムの市場規模（2019年～2030年）：ソフトウェア（百万米ドル 表20：米国のインテリジェント交通管理システムの市場規模（2019～2030年）：サービス（百万米ドル 表21：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模：オンプレミス（2019年～2030年）（百万米ドル 表22：米国のインテリジェント交通管理システムのクラウド/エッジホスティング市場規模（2019～2030年）：百万米ドル 表23：米国のインテリジェント交通管理システムのインフラ企業・PPS市場規模（2019年～2030年）（百万米ドル 表24：米国のインテリジェント交通管理システム市場：連邦政府・州政府の規模（2019年～2030年）（百万米ドル 表25：米国のインテリジェント交通管理システムの産業・商業企業の市場規模（2019年～2030年）：百万米ドル 表26：北米のインテリジェント交通管理システム市場規模（2019年～2030年）：百万米ドル 表27：米国のインテリジェント交通管理システムの東部市場規模（2019年～2030年）：百万米ドル 表28：米国のインテリジェント交通管理システム市場規模（2019年～2030年）：西部（百万米ドル 表29：アメリカ合衆国のインテリジェント交通管理システム市場規模（2019年～2030年）：南部：百万米ドル
SummaryThe United States has emerged as a global pioneer in intelligent traffic management systems through decades of technological evolution that transformed traditional signal networks into AI-driven, connected infrastructures. The shift began in the 1970s with the introduction of actuated traffic signals in cities like Los Angeles and Dallas, evolving into adaptive control systems such as the Automated Traffic Surveillance and Control (ATSAC) platform launched by Los Angeles in the 1980s, which now manages over 4,500 intersections. This evolution has been driven by escalating urban congestion, rising crash rates, and the need for sustainable mobility solutions aligned with Vision Zero and the U.S. Department of Transportation’s (USDOT) National Roadway Safety Strategy. Modern intelligent systems now integrate sensors, cameras, radar, LiDAR, and vehicle-to-infrastructure communication to enable real-time decision-making. Programs like the USDOT’s Intelligent Transportation Systems Joint Program Office (ITS JPO) and the Federal Highway Administration’s Next Generation Traffic Management initiative have standardized architectures under the National Transportation Communications for ITS Protocol (NTCIP). Cities such as New York deploy adaptive traffic systems that use big data analytics and cloud computing to predict flow patterns, while Chicago integrates IoT-based congestion management with fiber-backed communication networks. The expansion of 5G and Dedicated Short-Range Communications (DSRC) has enabled vehicle-to-everything (V2X) communication trials in Detroit and Columbus, connecting roadside units and vehicles for safer intersections. Cybersecurity measures are embedded within these systems to protect vehicular data under NIST frameworks. The growing importance of automation and predictive analytics ensures that traffic systems not only respond to real-time conditions but anticipate them, enhancing throughput and safety across interstate corridors. U.S. has transitioned from conventional, isolated control to fully networked, data-driven mobility ecosystems that form the foundation for autonomous transportation and smart city integration. According to the research report, "United States Intelligence Traffic Management Market Overview, 2030," published by Bonafide Research, the United States Intelligence Traffic Management market is anticipated to grow at more than 6.61% CAGR from 2025 to 2030. The U.S. intelligent traffic management market is defined by strong federal support, dynamic private innovation, and large-scale deployments across multiple states. Key industry players such as Siemens Mobility, Econolite, Iteris, Cubic Transportation Systems, and Kapsch TrafficCom have built nationwide ecosystems integrating software, hardware, and AI analytics. The U.S. Department of Transportation’s Connected Vehicle Pilot Program, operating in Wyoming, Tampa, and New York City, is one of the largest real-world connected vehicle ecosystems, demonstrating vehicle-to-vehicle and vehicle-to-infrastructure data exchange for predictive safety and traffic optimization. Los Angeles continues expanding ATSAC with AI-based adaptive controls developed in partnership with Parsons Corporation, while Atlanta’s Renew Atlanta initiative uses edge AI cameras to optimize arterial flow. Emerging trends include digital twins and simulation-driven management exemplified by Boston’s collaboration with Autodesk for traffic modeling and Columbus’ Smart City Challenge project integrating EV fleets and IoT-enabled traffic sensors. The rise of 5G has accelerated real-time video analytics adoption, with Verizon deploying edge computing for traffic monitoring in Phoenix. Blockchain pilots in Texas and California are enhancing data integrity for toll transactions, while smart mobility-as-a-service (MaaS) integrations in Seattle and Denver allow unified access to public transport and micro-mobility systems. Environmental intelligence is also embedded, with California’s Caltrans deploying AI systems to reduce highway emissions through adaptive ramp metering. Government agencies such as FHWA, state DOTs, and the National Renewable Energy Laboratory collaborate with universities like MIT, Purdue, and UC Berkeley on predictive analytics for congestion and emission reduction. The competitive landscape thrives on public-private partnerships, with major funding coming through the Bipartisan Infrastructure Law that prioritizes digital roadway modernization. In the United States, the intelligent traffic management solutions landscape spans multiple technology types traffic signal control systems remain foundational, e.g., the upgrade of signal controllers in cities such as White Plains, New York along Tarrytown Road where the SCATS adaptive signal-system was implemented to dynamically adjust cycles based on actual vehicle densities rather than fixed timings. Adaptive traffic control systems go further by using real-time data and algorithms the Virginia Department of Transportation (VDOT) has run pilot corridors with systems such as InSync to reduce crashes and delays by continuously adjusting green times across a corridor. Traffic monitoring and detection systems include cameras, radar, Bluetooth/WiFi sensors, as seen in the I‑24 MOTION freeway testbed near Nashville which uses 276 camera poles to capture vehicle trajectories for analysis. Enforcement camera & ANPR systems are exemplified by school-zone speed and red-light cameras in New York City, where the speed-camera network monitors vehicles 24/7 within 750 school-zone areas. Integrated corridor and incident management platforms bring together highway and arterial management state DOTs coordinate traffic operators, highway patrol, and dispatch in real time to reroute traffic around incidents seamlessly. Finally, dynamic message/ driver information systems (DMS) give real-time guidance via roadside signs for example the policy from the Federal Highway Administration (FHWA) on DMS message content ensures that messages are timely, actionable such as “Accident ahead - use alternate route”, and not used for advertising. Within the United States, intelligent traffic management applications are deployed across diverse end-use environments urban intersections and arterials see extensive use of adaptive signal systems, such as in the City of Alexandria, Virginia project along Duke Street and Van Dorn Street, where upgraded controllers and vehicle sensors assist in reducing delays and preparing for future autonomous vehicle integration. Freeways and expressways benefit from monitoring platforms and dynamic signage for example, the I-24 MOTION corridor in Tennessee provides continuous tracking of vehicle trajectories and supports active management of the major I-24 expressway segment with unimpeded high-speed traffic. Tunnels and bridges, though less frequently publicly described, are monitored by state DOTs for incidents, ventilation, lane control and dynamic management, given the constrained environments and high safety needs. Parking and intermodal hubs such as airports, transit-bus terminals or multimodal logistics centers, are increasingly implementing smart parking guidance, vehicle detection and driver information systems to reduce cruising time and optimize flows into the facilities. These environments illustrate how intelligent traffic management in the U.S. is applied not only on major highways or trunks but across urban corridors, high-speed expressways, constrained structures and transport hubs each with tailored systems to match the physical environment, operational challenge and user needs. In the U.S., the intelligent traffic management market is structured around three key components hardware, software and services. Hardware encompasses the physical infrastructure vehicle detection loops, radar sensors, cameras, signal controllers and dynamic message sign units as evidenced in the White Plains adaptive signal project where loop detectors and new controllers were installed. Software refers to the algorithms, analytics platforms and control systems that drive decision-making for example, the InSync software deployed by VDOT uses real-time data to optimize corridor signal timing rather than relying on fixed plans. Services cover integration, installation, calibration, maintenance and training numerous state DOTs contract with system integrators to modernize signal cabinets, calibrate detection systems, train operators and execute ongoing system health monitoring. An example is the Equipment, Software, Integration and Maintenance (ESIM) contract model used by the Michigan DOT in Traverse City, which covered modernization of signals, WiFi/Bluetooth travel-time detection sensors and associated service support. Increasingly the service aspect also includes data analytics and real-time operations support from traffic management centers. These components form the backbone of U.S. intelligent traffic management deployments, where the hardware provides the sensory foundation, software translates data into control, and services ensure that installations are optimized and maintained for long-term performance. In the United States, intelligent traffic management systems adopt deployment models that include on-premise and cloud/edge-hosted solutions. On-premise models consist of localized control centers and servers housed within state or local agency facilities for example, the White Plains traffic management center installed the SCATS server locally in their TMC, tying directly into new controllers and loops. In contrast, cloud/edge-hosted deployments are increasingly prevalent many state DOTs and municipal agencies now leverage cloud-based analytics platforms, remote servers, and edge computing devices at intersections to reduce latency and enhance scalability for instance, freeway monitoring systems like I-24 MOTION transmit high-volume camera data via fiber networks into compute facilities for real-time processing. Edge-hosted units which process data closer to the field, such as at signal cabinets or roadside cabinets allow immediate response to changing conditions while cloud-hosted systems aggregate data across regions for analytics and cross-corridor coordination. Agencies weigh trade-offs on-premise may offer more data control and security, whereas cloud/edge provides greater flexibility, faster updates, and reduced physical infrastructure costs. Many U.S. deployments now adopt a hybrid model, where signal controllers and local decision-making remain on-site while aggregated data and advanced analytics reside in cloud or edge environments, offering the agility required by modern smart-traffic operations. In the United States, the spending for intelligent traffic management systems comes from three primary spender types infrastructure enterprises & public-private partnerships (PPPs), federal & provincial (state) governments, and industries & commercial enterprises. Infrastructure enterprises and PPPs are active when toll roads, expressways or major corridor projects are undertaken in collaboration with private entities for example, a private concession operator may incorporate adaptive signals and incident management platforms as part of a highway upgrade contract. Federal and provincial governments i.e., state DOTs are core investors the Federal Highway Administration (FHWA) promotes ITS deployment and has issued policy guidance on dynamic message signs, meanwhile state agencies like VDOT and Michigan DOT have procured adaptive signal systems and corridor monitoring to enhance mobility. Industries & commercial enterprises include airports, logistics centers, large campuses and intermodal hubs which deploy smart parking, driver information and traffic monitoring solutions in-house to manage internal circulation and driver flows. For instance, an airport authority may install enforcement cameras, sensors and dynamic signage in its parking and access zones. These spender types ensure that U.S. intelligent traffic management systems are deployed across public infrastructure, private collaborations and enterprise mobility operations. Considered in this report • Historic Year: 2019 • Base year: 2024 • Estimated year: 2025 • Forecast year: 2030 Aspects covered in this report • Intelligent Traffic Management System Market with its value and forecast along with its segments • Various drivers and challenges • On-going trends and developments • Top profiled companies • Strategic recommendation By Solution • Traffic Signal Control Systems • Adaptive Traffic Control Systems • Traffic Monitoring and Detection Systems • Enforcement Camera and ANPR Systems • Integrated Corridor and Incident Management Platforms • Dynamic Message/Driver Information Systems By End-Use Environment • Urban Intersections and Arterials • Freeways and Expressways • Tunnels and Bridges • Parking and Intermodal Hubs By Component • Hardware • Software • Services By Deployment Model • On-Premise • Cloud/Edge-Hosted By Spender Type • Infrastructure Enterprises & PPSs • Federal & Provincial Governments • Industries & Commercial EnterprisesTable of ContentsTable of Content List of Tables/GraphsList of Figures
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