导航软件判断堵车主要依赖以下三种核心技术手段，结合用户行为数据、实时交通监控及政府数据源进行综合分析：

一、用户共享数据（众包机制）

位置与速度追踪

导航软件通过GPS实时收集用户的位置、行驶方向和速度数据，当某路段用户移动速度异常降低或车辆密度激增时，系统会判定该路段可能拥堵。

历史行为分析

通过分析同一路段在不同时间段的行驶数据，系统能建立交通流量模型，预测拥堵发生概率。例如，若某路段通常需5分钟通过，突然延长至10分钟，则提示可能发生拥堵。

二、结合固定设备与政府数据

路面监控系统

导航软件与城市交通管理部门合作，接入道路摄像头、磁性线圈等设备，实时监测车流量和车速变化。这些数据比用户数据更直接准确，但覆盖范围有限，通常用于主要干线监控。

交管部门数据共享

部分导航软件通过技术合作获取公安系统车载摄像头、雷达测速等官方数据，利用这些高权威性信息提升路况预测准确性。

三、红绿灯剩余时间预测

信号灯行为分析

导航软件通过分析多辆车的路口停留和起步时间，建立信号灯变化规律模型，实时推算剩余时间。例如，若某信号灯已持续红灯30秒，结合历史数据可预测剩余时间。

四、综合算法与动态更新

实时数据处理

导航平台每秒进行海量数据运算，结合用户行为、固定监控及政府数据，动态调整路况评估。

用户反馈机制

用户可通过导航软件实时上报拥堵情况，系统汇总后与其他数据源交叉验证，提升预测精度。

总结

导航软件通过“用户+政府+技术”的多源数据融合，结合大数据分析、实时监控及用户反馈，实现精准路况判断与红绿灯剩余时间预测。这种机制既依赖海量数据积累，也需与交通管理部门保持合作，从而在复杂交通环境中提供动态路况服务。