Die für das Projekt benötigte Infrastruktur wurde zusammen mit dem Partner Urban Institute aufgebaut. Dabei wurden verschiedene Datenquellen verwendet: Es wurden Detektionskameras installiert, die die Fahrzeugmenge, -geschwindigkeit und die Staulängen registrierten. Wärmebildkameras waren an Straßenbeleuchtungsmasten angebracht und Echtzeitdaten aus Parkhäusern lieferten Daten über den Belegungsstand. Die Daten der Parkhausbelegung wurden von der Firma Inrix zur Verfügung gestellt. Die Übertragung der Daten erfolgte über das weit verbreitete Mobilfunknetz GSM (Global System for Mobile Communications). Darüber hinaus wurde Floating Car Data (FCD) genutzt, wodurch Fahrzeugbewegungen auf Grundlage der fahrzeugeigenen GPS-Funktion gemessen und analysiert wurden. Zur Realisierung der Anwendungen wurde mit einer offenen und herstellerunabhängigen Smart-City-Plattform gearbeitet. Die Plattform hat die verschiedenen Datenströme verbunden und die Signale so umgewandelt, dass sie vergleichbar und nutzbar wurden. Außerdem führte sie betriebsbegleitende sowie prädiktive Verkehrsanalysen durch. Das dazugehörige Cockpit vereinte und visualisierte die unterschiedlichen Echtzeit-Datenströme, die sowohl den Stakeholdern als auch der Bürgerschaft zur Verfügung gestellt wurden.

Das Projekt wurde vom Tiefbauamt Karlsruhe beauftragt. Die Abstimmung zwischen den Stadtwerken Karlsruhe und dem Tiefbauamt Karlsruhe verlief sehr engmaschig. Zu Beginn des Projekts wurden die Ziele identifiziert. Anschließend suchte die Stadt passende Standorte für die LED-Tafeln und beauftragte die LED-Schilderhersteller. Im nächsten Schritt wurde die Hardware installiert und in der Software die benötigten Schnittstellen programmiert. Eine Woche vor Beginn des Projekts testete die Stadt den gesamten Aufbau.Der Verkehr wurde über Infrarotkameras aufgezeichnet, welche die Fahrzeugmenge, -geschwindigkeit und die Staulängen registrierten. Darüber hinaus wurden die Belegungsdaten der Parkhäuser und Parkplätze erfasst. Auf der Smart-City-Plattform liefen alle erfassten Daten zusammen. Abhängig von der Verkehrssituation wiesen LED-Tafeln an sechs Hauptverkehrsstraßen den Autofahrenden den optimalen Weg in die Innenstadt. Wärmebildkameras, GPS-Daten und Echtzeitdaten der Parkhäuser lieferten hierbei die Datengrundlage. Somit wurden die Fahrzeuge durch intelligentes Steuern so effizient wie möglich in die Innenstadt und zu freien Parkmöglichkeiten geleitet. Bei erhöhter Staugefahr leiteten die Tafeln beispielsweise zu Park-and-Ride-Parkplätzen, um die Besucherströme bereits frühzeitig abzufangen und effizient zu lenken. Von dort hatten sie die Möglichkeit, mit dem Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) weiter in die Innenstadt zu gelangen.Die aus dem Pilotprojekt gewonnenen Erkenntnisse fließen nun in weitere Anwendungsfälle. In Planung ist unter anderem eine Verkehrs- und Parkraumoptimierung, die Steuerung der Straßenbeleuchtung sowie ein Umweltmonitoring.

Zudem hat sich der Verkehr durch die systematische Steuerung verringert und dadurch den Ausstoß von Emissionen reduziert. Das gezielte Umleiten zu Park-and-Ride-Parkmöglichkeiten erhöhte die Nutzung des Öffentlichen Personennahverkehrs (ÖPNV). Das Projekt trägt somit zur Erreichung der Klimaschutzziele der Stadt bei. Außerdem gewann die Stadt aus den gesammelten Daten erste Erfahrungen und Erkenntnisse, die sie zukünftig in weiteren Projekten anwendet.