现实中测算车流量的核心方法是通过传感器网络与数学模型相结合。主流技术包括地磁感应线圈、视频识别摄像头、微波雷达等硬件设备实时采集数据，配合浮动车GPS轨迹（如出租车）作为补充。北京CBD等区域已应用微分方程模型，将车辆到达率、道路承载力等参数输入算法，实现信号灯配时优化，高峰时段通行效率提升28%。

这种测算方式的科学性建立在三个维度上：硬件层面采用多源异构传感器。地感线圈精度达95%以上但安装成本高，视频识别可区分车型但受天气影响，微波雷达适应性强但易受电磁干扰。2024年北京交通委报告显示，三设备协同可将误差率控制在3%以内。数据建模采用流体动力学方程，将车流类比为不可压缩流体，通过流量=密度×速度的基本关系建立偏微分方程组。全球30个城市应用案例表明，该模型对2000辆/小时以上的拥堵路段预测准确率达89%。算法优化依赖非线性规划，华为2019年与深圳交管局的联合实验证明，基于强化学习的信号控制算法可使平均延误降低40%。值得注意的是，特斯拉2023年提出的车联网V2X方案，通过车辆间直接通信传输速度、位置数据，正在德国进行测试，初步数据显示其较传统方法减少15%的估算延迟。