監(jiān)控大數據 論智能交通核心訴求及趨勢

　安全和便捷是核心

　　智能交通市場有著龐大的產業(yè)體系，涉及到的行業(yè)及企業(yè)也各有不同，但智能交通的建設和發(fā)展無非要解決的兩個問題：一個是運行的安全，包括車輛的行使和停放安全、駕駛員和第三者的生命財產安全，以及空氣環(huán)境的保護等；另一個是出行的便捷，包括發(fā)展和完善城市公共交通路網建設、利用大數據疏導交通擁堵等。

　　這兩個問題之所以突出，是因為智能交通建設的節(jié)奏跟不上我國城市化發(fā)展和機動車數量快速增長的速度，導致交通擁堵和交通事故頻發(fā)成為影響國民出行的核心問題。 所以發(fā)展智能交通保障交通安全、緩解道路擁堵、減少交通安全事故成為必然，也為行業(yè)市場帶來巨大的商機。

　　安防企業(yè)是以視頻監(jiān)控為主的產業(yè)，在智能交通的建設中，為各地的交通部門提供各類定制化的解決方案。在各級交通運營管理中，這些監(jiān)控設備為執(zhí)法部門提供違章停車、打手機、闖紅燈、壓線、超速和無安全帶、套牌等視頻及圖片證據，對交通環(huán)境的維護、交通信息的傳播、突發(fā)事件的響應都起著重要的作用。

　　此外，通過結合地理信息系統(tǒng)和導航衛(wèi)星定位等系統(tǒng)，在防范和打擊犯罪活動、追捕犯罪嫌疑人方面提供可視化的空間和時間上的幫助，并且利用大數據、云計算等IT技術框架，在前端智能人臉抓拍、識別、檢索和對比中為公安機關的刑偵工作帶來方便。

　　目前，?？低?/span>(002415,股吧)、大華股份(002236,股吧)、宇視、科達、高新興(300098,股吧)等安企在行業(yè)應用上表現出色，憑借視頻監(jiān)控領域豐富的實踐經驗和技術積累，它們在停車場管理系統(tǒng)、高清卡口應用系統(tǒng)、高清電子警察應用系統(tǒng)、車入口控制與停車誘導系統(tǒng)、智慧監(jiān)控平臺、大數據及云存儲系統(tǒng)等為公安交通部門提供完整的基于視頻監(jiān)控的智能交通解決方案。而隨著公安聯網及數據互聯互通工作的持續(xù)推進，未來安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)將作為子系統(tǒng)嵌入到整個地區(qū)智能交通的大系統(tǒng)中，對行業(yè)標準、入口接入、數據共享等方面提出新的挑戰(zhàn)。

　　除此之外，在車輛主動駕駛系統(tǒng)及輔助系統(tǒng)的研發(fā)中，某些安企也投入精力進行市場的培養(yǎng)和開發(fā)，但目前市場的接受度并不高，系統(tǒng)所能提供的服務與其本身的市場價值還不匹配，無法滿足消費者的剛性需求。

　　智能化和大數據技術是趨勢

　　智能交通建設和運營的過程中，將產生越來越多的視頻監(jiān)控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等數據，每天產生的數據量可以達到PB級別，并且是指數級的增長。雖然絕大部分數據是“沉睡的數據”，但按照相關規(guī)定，需要對數據進行有期限或無期限的保存，這無疑給用戶在存儲成本上帶來壓力，而通過監(jiān)控攝像機前端智能技術和大數據分析技術的應用，很好地解決了行業(yè)用戶的此類問題，給用戶帶來經濟效益，同時也可以將工作人員從紛繁復雜的監(jiān)控畫面中解放出來。

　　目前，這兩項技術正成為安防企業(yè)競爭的技術熱點，在給甲方提供的解決方案中，往往能成為項目招投標中附加值中最大的亮點。

　　以大數據技術應用為例，據廣州市交通部門透露，在近期的節(jié)假日期間，交通部門綜合利用大數據平臺，依靠多部門聯動共享出行信息，從發(fā)生擁堵到“交通部門咨詢現場”，再到發(fā)布信息并跟進解決問題，整個過程可以在短短的幾分鐘內完成。在交通行業(yè)，利用大數據技術，智能交通管理系統(tǒng)可以在海量數據、惡劣網絡環(huán)境和復雜業(yè)務處理情況下，實現大量圖片、車輛數據、視頻數據的時時網絡傳輸和快速持久化存儲，同時對任意站點的圖像進行顯示，對任意站點的視頻進行流暢播放、實時進行比對報警，快速進行多條件檢索，并且將各類多媒體數據和車輛數據合二為一，在車輛套牌、公安刑偵等方面發(fā)揮重大的作用。

　　在具體的應用上，在城市的各種監(jiān)控和卡口系統(tǒng)中，通過在后臺接入海量的視頻數據，并將這些數據進行二次識別，如在西部的一個城市應用上，僅用一個禮拜的時間內，就發(fā)現多達5萬多條關于偽造、假牌和套牌等信息。未來，智能前端攝像機在算法優(yōu)化及準確率提高之后，這些智能識別的速度會得到大大的提高。

　　而從整個智能交通的角度分析，大數據之于智能交通的意義，可以解決跨越行政區(qū)域的限制，實現數據信息的共享，在信息集成優(yōu)勢和組合效率上，有助于建立綜合性立體的交通信息體系；另外在車輛安全、交通資源配置以及利用大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平都有極大的幫助。不過，大數據技術目前也存在著巨大的挑戰(zhàn)，例如行業(yè)數據的安全、視頻數據的非結構化轉換、模型有效性等都需要持續(xù)的探討和解決。