Abstract: Drönare ses idag som en av de mest lovande teknikerna för trafikstyrning och andra ITS-applikationer. Den har potential att användas som en kostnadseffektiv plattform för kvalificerad datainsamling men ävensom en proaktiv lösning för hantering av köbildning samt trafikincidenter. Detta projekt har som mål att undersöka och utvärdera två viktiga teknologier för drönarbaserad trafikhanteringsplattform, dvs. realtids datastreaming och bildanalysteknik. Dessutom kommer den samlade och bearbetade trafikdatan, från det drönarbaserade systemet, att användas för att beräkna och förutse trafikinformation. Livevideoflöden och trafikprognos kommer att stödja beslutsfattandet i realtid i trafikledningscentralen. En demonstrator kommer att implementeras för incidenthanterings scenarierna.Abstract: Unmanned aerial vehicle (UAV), also called drone, is now considered as one of the most promising techniques for traffic management. It has potentials to be used as a technological platform for efficient and cost-effective data collection as well as for proactively solving problems of traffic incident and congestion. This project has its initial objectives to investigate and evaluate two essential technologies for drone-based traffic management platform i.e. real-time data streaming and image analysis techniques. In addition, traffic data, collected and processed by the drone-based system, will be used to estimate and predict traffic state information. The live video feed and derived traffic information will support the real-time decision makings in traffic control center. A demonstrator will be implemented forthe incident