智能交通大舞台，安防技术点亮灯光
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，涉及金额高达9.9亿元。背后，是人们对于出行需求的巨大体现。共享单车作为缓解城市交通压力的重要力量，但其市场洗礼后多数企业已倒下。如何解决日益增长的道路交通压力？答案在于智能交通系统，它虽然不直接目标安全防范，但大量运用计算机视觉、边缘计算等安防技术，为公共交通管理提升效率与安全。
计算机视觉：感知精度与维度的提升
智能交通中，计算机视觉是不可或缺的一环，它通过摄像头识别、跟踪和测量，从视频图像中获取信息，并交由中心处理。这项技术带来了五方面影响：车辆检测与感知、身份识别、身份比对、行为分析以及驾控——包括辅助驾驶和无人驾驶功能，涵盖了道路感知、停车场感知等各个层面。
基于这项技术的系统，不仅提高了工作效率，还降低了劳动成本，使得整个系统更加智慧。在杭州，“城市大脑”利用每个摄像头即时流量分析，对信号灯进行优化，让通行时间减少15.3%。在云栖大会上，该系统展现了其强大的实时响应能力。
边缘计算：实时响应的关键
随着城市车辆数量激增，我们需要更快地获取路况信息并作出反应，以保持道路畅通。在这种情况下，将所有数据传输到云端是不够快，因此边缘计算成为了解决方案之一，它将服务部署在网络边缘，为终端提供通信和计算服务，就如同神经末梢一样进行快速反应。
深圳通过边缘计算实现了实时监测反馈，与之配合的政府政策支持，使得高峰期路段持续时间预计减少15%，运行速度提高9%。综上所述，无论是安防产品还是有效实施都需依赖于政府政策支持才能真正落地生根。而治理复杂的大众运输问题，不是一夜之间能解决的事，但是有着多方面协调合作，只要逐步推进，便会见证变化，其中安防技术扮演着不可忽视的地位。
