在2018年12月17日，ofo新总部前，一场突如其来的退押金潮席卷而来。数以万计的用户排起了长队，要求退还他们的押金。这一数字达到了超过1000万人，有望共计返还9.9亿元。而这背后的故事，却不仅仅是对出行需求的一次大考验。

ofo虽然只是众多共享单车品牌中的一员，但它曾经以缓解城市交通压力的方式崛起。然而，在市场洗礼下，这些共享单车品牌纷纷倒下。在解决日益增长道路交通压力问题上，智能交通系统扮演着至关重要的角色。尽管这些项目建设初衷并不在于安全防范，但它们大量应用了计算机视觉、边缘计算、摄像头等安防技术，从而成为大安防领域不可或缺的一部分。

近年来，我国加深了安防技术在公共交通管理中的应用，以提高交通运行效率、安全水平和服务能力，为市民带来了智慧出行体验。其中，计算机视觉扮演着关键角色，它通过摄像头识别、跟踪和测量目标，从视频监控图像或数据中获取信息，再交由计算中心处理。

计算机视觉为智能交通系统带来的主要影响有：

车辆检测与感知

车辆身份识别

车辆身份比对

车辆行为分析

驾控（包括汽车辅助驾驶与无人驾驶）

涵盖道路感知、停车场感知、车辆特征识别以及车辆行为分析等，全方位覆盖了智能交通各个层面。在杭州，“城市大脑”利用每一个摄像头进行即时流量分析，使得信号灯根据实时流量优化路口时间分配，提高了通行效率。此外，在云栖大会上，杭州展示了一项名为“城市大脑”的创新方案，该方案将128个信号灯路口连接起来，并成功减少试点区域通行时间15.3%。

边缘计算则提供了实时响应解决方案。在快速增长的城市人口面临如何获取实时路况信息并及时作出反应的问题上，不再依赖于完全云端处理，而是将部分处理工作部署到网络边缘，以便向附近终端提供通讯和计算服务。这使得能够更有效地消除不必要拥堵，并降低操作和存储成本。例如深圳利用边缘计算实现了重点路段持续时间预期减少15%，同时提升运行速度9%。

综上所述，无论是从节约成本还是提升效率角度看，都能看到安防技术如何成为人们出行安全与便利的坚强支撑。但同样重要的是，这些科技产品需要政策支持才能发挥最大作用。而治理道路交通并非一蹴而就的小事，但如果我们能够采取有效措施，就可能会让我们的生活环境逐渐改善，其中安防技术发挥着不可忽视的地位。