根据数据，受益于人工智能干预的主要走廊包括JC路、KR路、BTM布局、Sarakki主干道、Bannerghatta路、JP Nagar外环路和Jayanagar走廊。JC路以主要瓶颈而闻名，其平均速度从4.87公里/小时跃升至7.82公里/小时，增幅达61%。同样，BTM Layout的交通速度提高了43%，Hosur Road提高了48%，Jayanagar提高了34%。
数据还强调，35.2公里长的智能信号为每1000辆车节省了9000卢比的燃料成本。绩效评估是如何进行的？警察联合专员（交通）M N Anucheth解释说，通过使用支持GPS的应用程序沿走廊行驶，对所有ATCS走廊进行了详细的安装前行驶时间研究。他说：“该应用程序记录了关键的行程细节，如出发地、目的地、旅行时间、速度和其他相关数据。该研究在高峰和非高峰时段进行，以捕捉交通状况的变化。
一旦ATCS系统投入运行，就会进行类似的研究，以测量在类似条件下安装后的旅行时间。”。此外，为了持续监测和评估系统的性能，使用基于地图的服务定期捕获这些走廊沿线的行程时间数据。Anucheth说，这些测量是在高峰和非高峰时段定期进行的，以确保对系统随时间推移对旅行效率的影响进行全面评估。ATCS在哪些领域取得了成功？
在实施ATCS的走廊中，KR路和Minerva JC路走廊的性能持续提高了20%以上。这一改进归功于ATCS促进的有效协调，使交通顺畅，减少延误。在吉尔吉斯斯坦共和国公路走廊，已经建立了协调机制，为从国家大学枢纽到医学院的车辆创造了一个“绿波”。同样，在Minerva JC Road走廊，车辆受益于协调信号，确保从Minerva Circle到JC Road Junction的停车次数最少。
交警部门的分析显示，这种同步允许大多数车辆在连续的路口接收绿灯，促进无缝移动并减少行驶时间。