智能交通大舞台，安防技术精彩表演
2018年12月17日，ofo新总部前排起长队，有超过1000万名用户申请退还押金，这一数字若以每人99元计算，则涉及的金额达到了9.9亿元。人们对于交通出行的巨大需求背后，是如何缓解城市交通压力的问题。
ofo作为共享单车行业的一员，在市场洗礼中逐渐退出了竞争。面对日益增长的道路交通压力，我们需要依靠智能交通系统来寻求解决之道。尽管智能交通项目主要目的是提高运营效率，但其在安全防范方面所采用的计算机视觉、边缘计算等技术与产品，为安防领域带来了新的动能。
计算机视觉提升感知精度与维度
在智能交通系统中，计算机视觉通过摄像头识别、跟踪和测量目标，从视频监控图像或数据中获取信息，再交由中心处理。这不仅提升了车辆检测与感知，还包括车辆身份识别、比对、行为分析以及驾控功能，如道路感知、停车场感知等，几乎全方位覆盖了各个层面。
基于这一技术的提出将极大地提高工作效率并降低劳动力成本，使得杭州的城市大脑能够实时分析道路流量，并根据即时流量优化信号灯时间分配，以此减少试点区域通行时间15.3%。
边缘计算实时响应
传统上，由于云端处理能力有限，加上数据传输量庞大，因此无法满足高速增长的人口移动需求。在这种情况下，将“云”比作大脑，而“边缘”则是神经末梢，不但能够进行快速反应，而且减少了数据传输总量和操作存储成本。
深圳利用边缘计算实现了实时监测反馈，对于高峰期路段持续时间预期可减少15%，同时部分重点路段运行速度也增加9%。因此，可以看出，无论是安防还是智慧出行，其背后的技术支持至关重要。
结语：虽然安防技术为我们提供了一种更安全、高效的出行方式，但其推广和应用依赖于政策支持和资金投入。在治理复杂多变的道路交通环境中，每一步都需谨慎考虑，同时要不断探索有效解决方案。而在这些努力中，安防技术扮演着不可或缺的一角。
