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，涉及金额高达9.9亿元。人们对出行需求的庞大体现了城市交通压力的严峻问题。共享单车作为缓解城市交通压力的一种尝试，其兴衰也提醒我们，如何更有效地解决道路交通问题。
在这一背景下，智能交通系统扮演着关键角色。尽管其主要目的是提高运营效率和安全水平，但它大量应用了计算机视觉、边缘计算等安防技术与产品，使其成为现代大安防领域不可或缺的一部分。我国近年来不断加深这些技术在公共交通中的应用，为市民带来了智慧出行的体验。
计算机视觉提升感知精度与维度
在智能交通中，计算机视觉通过摄像头识别、跟踪和测量车辆信息，从视频监控图像或数据中获取信息，再交由中心处理。这项技术让我们的路况管理更加高效，便捷。
它有助于提升感知能力：首先是车辆检测与感知；其次是身份识别；再者是身份比对；第四个方面是行为分析；最后还有驾驶辅助功能，如自动驾驶。从道路感知到停车场管理，再到特征识别和行为分析，它几乎覆盖了所有层面。
基于这种技术的智能系统可以显著提高工作效率降低成本，并提升整个社会的智慧程度。在杭州，一套利用摄像头进行即时流量分析的大脑系统优化了信号灯时间分配，让通行时间减少15.3%。
边缘计算实时响应
随着城市人口增长，我们需要实时了解路况并及时调整，以避免拥堵。但云端处理可能无法满足这个要求，因为数据传输速度慢。而边缘计算则将服务部署至网络边缘，将“云”比作大脑，而“边缘”则如神经末梢提供快速反应。
通过分析硬件本身数据并过滤掉不必要信息，可以减少数据传输量降低操作存储成本。在深圳，该方案成功实现了实时监测反馈，即便是在高峰期，也能预期局部重点路段持续时间减少15%，甚至某些路段运行速度增加9%。
结语：
随着科技发展，我们得到了出行安全便利的保障，同时节约了一定的人力成本。不过，无论何种手段，都需要政府政策资金支持才能真正落地实施。一项治理工程不会立竿见影，但多方合作确保变化会逐步发生，其中安防技术发挥作用不可小觑。
