智能交通大舞台，安防技术小演员，共绘《天津智网秀》
2018年12月17日，一道光芒照亮了ofo新总部前，那是成千上万用户排起长队的身影，他们都在等待一份退款单。每个人都有99元的押金要领回，而这背后隐藏着一个更大的故事：城市交通压力之大。
ofo只是共享单车市场中的一只小鸟，但它凭借缓解城市拥堵而崛起。然而，随着市场的洗礼，这些共享单车如同落叶般纷纷飘散。那么，如何解决日益增长的道路交通压力呢？答案似乎藏于智能交通系统之中。
尽管智能交通项目建设初衷并非安全防范，但它们大量融入了计算机视觉、边缘计算、摄像头等安防技术，为公共交通管理带来了革命性的变革。近年来，我国不断加深对这些技术在公共交通中的应用，以提升运行效率、安全水平和服务能力，为市民带来智慧出行体验。
计算机视觉——提升感知精度与维度
在智能交通系统中，计算机视觉扮演关键角色，它通过摄像头识别、跟踪和测量，从视频监控图像或数据中提取信息，再交由计算中心处理。这项技术让我们能够从多个方面改善我们的出行体验：
车辆检测与感知：确保每辆车都被准确捕捉。
车辆身份识别：辨认每一辆车。
车辆身份比对：确认车辆是否为合法驾驶者。
车辆行为分析：预测潜在危险行为。
驾控功能：辅助驾驶或无人驾驶模式，让道路更加顺畅。
基于这一技术，我们可以极大提高工作效率，同时降低劳动力成本，使得我们的出行更加“聪明”。杭州就以其城市大脑著称，它利用每一个摄像头实时分析道路状况，并根据流量优化信号灯时间分配，从而显著提高了通勤效率。在2017年的云栖大会上，其成绩令人瞩目——试点区域通行时间减少15．3％。
边缘计算——实时响应
过去十年间，汽车数量呈几何级数增长，对此如何获取即时路况信息及时作出反应成了全社会共同面临的问题。在这种情况下，全云端处理已不再足够，因为需要的是即刻响应。而边缘计算恰好提供了解决方案，它将能力建设到网络边缘，将通信和服务提供给附近终端。这使得数据传输变得更加高效，并降低了操作和存储成本。
以深圳为例，其利用边缘计算实现了实时监测反馈，便于实施智能管控，即便是在高峰期，也能够预计减少15％的持续时间。此外，在龙华、大梅沙等重点路段运营速度增加9％也证明了一切努力不是白费的。
结语：
安防技术不仅为人们提供了一种安全且便捷的出行方式，还节省了大量人力资源。不过，这一切都是建立在先进科技产品基础上的，而这些产品需要政府政策与资金支持才能真正发挥作用。治理道路交通并非一蹴而就的事情，但有效策略逐步实施，最终会改变我们的生活环境，其中安防技术扮演不可忽视角色。
