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，它虽然不直接面向安全防范，却广泛应用了计算机视觉、边缘计算等安防技术，为公共交通管理提升效率和安全水平。
计算机视觉：感知精度与维度的双重提升
智能交通系统中，计算机视觉通过摄像头识别、跟踪和测量目标信息，从视频监控图像或数据中获取知识，再交由中心处理。这技术带来五方面影响：车辆检测与感知、身份识别、身份比对、行为分析以及驾控——包括汽车辅助驾驶与无人驾驶功能，对道路感知、停车场感知等各个层面进行全方位覆盖。
基于此技术的智能交通系统提高工作效率并降低成本，同时提升智慧程度。在杭州，“城市大脑”利用每个摄像头即时流量分析，使信号灯优化时间分配，提高效率。2017年云栖大会上，该项目试点区域通行时间减少15.3%。
边缘计算：实时响应之道
城市车辆数量几何级数增长，我们需要获取实时路况信息并及时作出反应以缓解拥堵。此问题传统云端处理难以应对，而边缘计算则将能力部署在网络边缘为终端提供服务，以解决实时响应需求。如果“云”是大脑，那么“边缘”就是神经末梢执行快速反应。
深圳利用边缘计算实现了流量监测反馈，并通过它实现了重点路段运行速度提高9%，持续时间预期减少15%。
结语：
安防技术为我们提供出行安全与便利，但仅靠产品，还需政府政策支持才能实现真正效果。道路治理不是短期内见效的小工程，而是需要多方面有效策略累积作用，让我们的生活环境逐渐改善，其中安防技术不可或缺。
