监控大数据 论智能交通核心诉求及趋势

　安全和便捷是核心

　　智能交通市场有着庞大的产业体系，涉及到的行业及企业也各有不同，但智能交通的建设和发展无非要解决的两个问题：一个是运行的安全，包括车辆的行使和停放安全、驾驶员和第三者的生命财产安全，以及空气环境的保护等；另一个是出行的便捷，包括发展和完善城市公共交通路网建设、利用大数据疏导交通拥堵等。

　　这两个问题之所以突出，是因为智能交通建设的节奏跟不上我国城市化发展和机动车数量快速增长的速度，导致交通拥堵和交通事故频发成为影响国民出行的核心问题。 所以发展智能交通保障交通安全、缓解道路拥堵、减少交通安全事故成为必然，也为行业市场带来巨大的商机。

　　安防企业是以视频监控为主的产业，在智能交通的建设中，为各地的交通部门提供各类定制化的解决方案。在各级交通运营管理中，这些监控设备为执法部门提供违章停车、打手机、闯红灯、压线、超速和无安全带、套牌等视频及图片证据，对交通环境的维护、交通信息的传播、突发事件的响应都起着重要的作用。

　　此外，通过结合地理信息系统和导航卫星定位等系统，在防范和打击犯罪活动、追捕犯罪嫌疑人方面提供可视化的空间和时间上的帮助，并且利用大数据、云计算等IT技术框架，在前端智能人脸抓拍、识别、检索和对比中为公安机关的刑侦工作带来方便。

　　目前，海康威视(002415,股吧)、大华股份(002236,股吧)、宇视、科达、高新兴(300098,股吧)等安企在行业应用上表现出色，凭借视频监控领域丰富的实践经验和技术积累，它们在停车场管理系统、高清卡口应用系统、高清电子警察应用系统、车入口控制与停车诱导系统、智慧监控平台、大数据及云存储系统等为公安交通部门提供完整的基于视频监控的智能交通解决方案。而随着公安联网及数据互联互通工作的持续推进，未来安防视频监控系统将作为子系统嵌入到整个地区智能交通的大系统中，对行业标准、入口接入、数据共享等方面提出新的挑战。

　　除此之外，在车辆主动驾驶系统及辅助系统的研发中，某些安企也投入精力进行市场的培养和开发，但目前市场的接受度并不高，系统所能提供的服务与其本身的市场价值还不匹配，无法满足消费者的刚性需求。

　　智能化和大数据技术是趋势

　　智能交通建设和运营的过程中，将产生越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据，每天产生的数据量可以达到PB级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。

　　目前，这两项技术正成为安防企业竞争的技术热点，在给甲方提供的解决方案中，往往能成为项目招投标中附加值中最大的亮点。

　　以大数据技术应用为例，据广州市交通部门透露，在近期的节假日期间，交通部门综合利用大数据平台，依靠多部门联动共享出行信息，从发生拥堵到“交通部门咨询现场”，再到发布信息并跟进解决问题，整个过程可以在短短的几分钟内完成。在交通行业，利用大数据技术，智能交通管理系统可以在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下，实现大量图片、车辆数据、视频数据的时时网络传输和快速持久化存储，同时对任意站点的图像进行显示，对任意站点的视频进行流畅播放、实时进行比对报警，快速进行多条件检索，并且将各类多媒体数据和车辆数据合二为一，在车辆套牌、公安刑侦等方面发挥重大的作用。

　　在具体的应用上，在城市的各种监控和卡口系统中，通过在后台接入海量的视频数据，并将这些数据进行二次识别，如在西部的一个城市应用上，仅用一个礼拜的时间内，就发现多达5万多条关于伪造、假牌和套牌等信息。未来，智能前端摄像机在算法优化及准确率提高之后，这些智能识别的速度会得到大大的提高。

　　而从整个智能交通的角度分析，大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系；另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。不过，大数据技术目前也存在着巨大的挑战，例如行业数据的安全、视频数据的非结构化转换、模型有效性等都需要持续的探讨和解决。