如何用 iPhone 进行社区交通调查
一个小时的设置，几个小时的记录，您就能得到一幅可被采信的画面——街上到底在发生什么。
绝大多数邻里关于超速的投诉都止步于”我看到车开得太快”。这话让议员或业委会很难落实成行动。真正有用的是结构化的数据：多少辆车、什么速度、什么时间段，以及多个会话之间结论是否一致。SpeedCam AI 正是为此而生。
本指南完整地带您走完一次像样的初次调查。
您需要什么
- 一部运行 iOS 26 的 iPhone 12 或更新机型。端侧检测器运行在 Apple Neural Engine 上，旧机型不支持。
- 一个稳定的道路观测点。窗户、阳台栏杆、三脚架都行。
- Pro 用于录制您自己的画面。免费版已包含完整的分析仪表盘和一份内置演示数据集，订阅前可以充分体验。比较见 /zh/pricing。
- 约 30 分钟用于设置，每次会话再加上 1 到 2 小时录制。
- 如果想要在讨论中拿得出手的数字，建议至少跨三天进行三次会话。
选取观测点
稳定的安装比昂贵的器材更重要。把手机卡在窗台上就足够好用。
几条经验法则：
- 越接近垂直越好。与摄像头大致呈 90 度通过的车辆给出的读数最干净。非常斜的角度会压缩图像，让自动校准器更难工作。
- 选一处至少有 15 m 道路在视野内的位置。每辆车出现的帧数越多，速度读数就越稳。
- 避免对着直射阳光（镜头光晕）和透过深色车膜（色彩识别精度下降）。
- 如果有室外电源就使用。60 fps 的检测器在电池上能稳定运行两小时，但充电线能彻底解决后顾之忧。
校准
校准有两种方式，且都写入同一个存储，因此可以只用一种，也可以两种都用。
自动校准器。 打开 实时 标签并启动一次会话。当车流经过时，应用会在后台学习您的摄像头角度。顶部的状态药丸显示进度。车辆越多，收敛越快。
2 点参考线。 打开实时屏幕左上角的放射式 工具面板，选择直线工具。在长度已知的道路要素上轻点放置两个端点，然后输入距离。实用的现实参考尺寸：
- 斑马线条纹通常宽 45 cm
- 标准车道标线长约 1.2 m
- 一个停车位长约 5.5 m
- 一辆典型轿车长约 4.5 m
在车流稀少的街道上，2 点线更快——自动校准器要等很久才能凑齐足够样本。在车流稳定的地方，直接让自动校准跑就好。
执行一次会话
按下录制前要决定的几件事：
- 活动标签。 如果您打算比较不同地点或前后情况，添加一个标签（例如，“东街早晨”）。分析标签后可按单个标签筛选，导出也会继承该范围。
- 速度阈值。 在 设置 → 拍摄 中设置当地标注的限速以及触发事件保存的超速量。常见选择是限速之上 5 mph。
- 校准级别。 关闭、低、标准或高。级别越高，保存事件前所需的校准样本越多，数据也越干净。第一次会话推荐用”标准”。
- 专注模式过滤器。 在 iPhone 上前往 设置 → 专注模式 → SpeedCam AI。打开此过滤器可避免通知打断会话。
推荐的第一次会话：在高峰时段录制 60 到 120 分钟。早高峰（7–9 点）和晚高峰（16–18 点）通常呈现出最一致的规律。
阅读仪表盘
打开 分析 标签。最关键的是三个数字：
- 第 85 百分位车速。 85% 的车辆速度都不超过的值。交通工程师用这个数字描述”道路被实际驾驶的速度”。它比平均值更诚实，因为忽略了过慢的离群点。
- 节奏车速。 含车辆最多的 10 mph（约 16 km/h）区间，是车流的主导速度。
- 合规率。 车速不高于标注限速的车辆比例。回答”这里是高于还是低于可接受范围”的最简单数字。
其他值得关注的图表：
- 车速时间线。 单日视图显示散点加上滚动均值；多日视图显示第 15 到 85 百分位带——带宽，说明驾驶不一致；带窄且高，说明所有人都在超速。
- 每小时流量和 15 分钟流量。 确认真实的高峰时段，而不是您以为的时段。
- 风险热力图。 速度对应时段。热点在视觉上一目了然。
- 车辆类型。 区分轿车、卡车、摩托车、公交车、自行车和行人。卡车较多的时段可以把讨论引向限重或商业穿行交通。
如果您的 iPhone 支持 Apple Intelligence，端侧 AI 分析员可以用自然语言回答问题。“本周最快的车辆是哪辆？""画出周二每小时的交通量。” 全程在手机上完成，不走云端往返。
导出与分享
大多数业委会和议会想要的是 PDF 报告。导出包含当前会话、汇总统计以及每个超速捕获的连拍静帧。
对于技术审阅者（市政工程师、交通顾问），JSON 提供每个事件的逐帧元数据，TMAS 则与交通工程工具使用的格式一致。
筛选在导出时生效：在 事件 标签的筛选面板中选择一个活动标签或单个会话，导出会继承该范围。如果想要一份”之前”的报告（来自一次活动）和一份”之后”的报告（来自另一次），就执行两次导出。
它擅长什么
- 趋势检测。周二早晨稳定地高出限速 8 mph（约 13 km/h）。
- 对比研究。这个路口在加装停车标志前后的情况。
- 用结构化数据记录投诉，而不是停留在印象。
- 行人和自行车计数。检测器会分别归类。
它不擅长什么
测速枪。逐车读数因校准来源和视野几何而存在固有不确定性。把单次事件当作不精确，把对许多车辆的分布当作信息来源。
可作为法庭证据的执法数据。各司法管辖区对消费级速度测量的法律差异很大。SpeedCam AI 是为倡议和趋势记录而构建的，不是警用雷达的替代品。
识别具体司机的工具。连拍静帧中的车牌可能可读。这在大多数地区都是敏感类别。如果计划公开分享捕获画面，请先裁剪或模糊掉可识别细节。
关于在公共道路上拍摄、保存录像以及在正式程序中使用数据，当地法律也各不相同。如果您打算公开分享结果或提交给相关部门，请查阅您所在司法管辖区的规定。SpeedCam AI 不提供法律建议。
下一步
- 如果您的 iPhone 没有自动检测到用于车辆品牌/型号识别的地区，请参阅 /zh/support/vehicle-region。
- 如果您想把捕获画面推送到 Home Assistant、Zapier 或您自己的仪表盘，请在 /zh/automation 中查看 Webhook 设置。
- 如果您的问题用一张图就能回答，端侧 AI 分析员比翻标签页更快。需要 Apple Intelligence。