智能交通系统：海信安防技术的幕后大师

在2018年12月17日，众多ofo用户排队申请退还押金，这一场景反映出人们对交通出行需求的庞大。共享单车行业虽然经历了市场洗礼，但如何缓解城市交通压力仍需依靠智能交通系统解决。在这个过程中，计算机视觉和边缘计算等安防技术成为了关键。

计算机视觉提升感知精度与维度

在智能交通系统中，计算机视觉通过摄像头识别、跟踪和测量目标，从视频监控图像或数据中获取信息，再交由计算中心处理。这不仅包括车辆检测与感知、身份识别、行为分析，还涉及到驾控功能，如自动驾驶技术。这些都几乎全方位覆盖了智能交通的各个层面。

基于这种技术，杭州的城市大脑利用每一个摄像头进行即时流量分析，使得信号灯根据实际流量优化时间分配，提高了通行效率。例如，在2017年的云栖大会上，该系统试点区域通行时间减少15.3%。

边缘计算实时响应

传统云端处理无法满足实时响应需求，因此边缘计算被用来解决这一问题。它将服务部署在网络边缘，为附近终端提供通信和计算服务，就像是神经末梢般进行一些“下意识”的反应。

以深圳为例，其利用边缘计算实现实时监测反馈，以高峰期局部重点路段持续时间预期减少15%，并提高部分重点路段运行速度9%。

结语：安防技术为我们提供了安全与便利，同时节约人力成本。不过，这些产品需要政府政策与资金支持才能实现。而道路交通治理不是一项立竿见影的小工程，它需要多方面有效解决方案实施，其中安防技术不可忽视。