Существующая система мониторинга транспортного движения аккумулирует большое количество данных и применяет алгоритмы для обработки полученных фото и видеоизображений через камеры. Эти данные используются для регулирования транспортных потоков, распознавания государственных номеров автомобилей и фиксации дорожно-транспортных происшествий. Собранные данные традиционно отправляются в центр обработки данных (ЦОД) для проведения углубленного анализа и после отправляются оператору. Таким образом, большое количество поступающих данных в ЦОД и центр мониторинга транспортного движения понижают пропускную способность сети, оказывая негативное воздействие на скорость принятия решения оператором. Для решения проблемы предлагается использовать парадигму граничных вычислений посредством размещения вычислительных узлов в близости от камер и проведения предобработки данных на граничных устройствах. В качестве граничного устройства, в статье рассматривается Raspberry Pi, а также алгоритмы компьютерного зрения для предварительной обработки данных на граничных узлах и процесс передачи данных в ЦОД с последующим оперативным принятием решения оператором. Полагаем, что применение парадигмы граничных вычислений будет способствовать оптимизации трафика сети и разгрузке вычислительных мощностей ЦОД.