日前，在荷兰交通导航服务商TomTom近期发布的一份拥堵城市排名中，中国大陆拥堵最严重的城市是重庆，其平均拥堵指数为38%，全球排名第12，而早高峰的拥堵指数高达82%，全球排名第二。同时，全球拥堵前三十名的城市中，中国大陆有十个城市上榜。
■ 文/ 潘晖
随着中国汽车保有量的持续增加，人与车与路之间的矛盾加剧，尤以北上广一线城市的交通供需不平衡突出，二三线城市的交通问题也逐渐显现。限购限行等政策的实施，无法从根本上解决交通拥堵的问题，日趋严重的交通问题亟需一针见血的方式来从根本上解决。
智能图像分析的成熟运用，实现了交通管理的科学化、现代化，通过数据采集和数据智能分析功能，通过实时分析加工，获取交通状况信息，智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的数据进行高速分析，从而提炼出对监控和预警有用的关键信息。
智能分析助力交通更加智能
虽然，随着智能分析技术的越渐成熟，安防各领域对智能分析技术的需求也随之增加，但从整体而言，智能分析技术在智能交通领域的应用所体现的标准和规范是最成熟和最完整的。在市场上所占份额也最大，尤其是以海康、大华等龙头企业为代表，智能交通产品占其产品销售额的10%，而其他领域对智能图像分析技术的应用仅仅占了1%-2%的比例。为何智能交通对智能分析技术应用如此之广，而其他行业只是浅尝辄止?主要从三个方面说起。
首先是产品形态和特征决定智能分析在智能交通得以深度应用。智能交通产品属性基本都是数据采集性质的智能功能，比较适合前端实现。同时，智能交通产品的功能和使用环境也逐步标准化。相比而言，其他行业的智能化应用五花八门，应用环境也是千变万化，无法形成产品化的概念，仅仅是拥有产品形态的壳，本质上离真正的产品化还非常远，因此智能分析无法得以施展其功能。
其次是用户体验和对错误数据处理。智能交通中卡口车牌识别等较成熟的技术指标基本达到95%以上，甚至可以达到99%以上，在合理经费前提下，可以说效率大大超过人工，并能提供对应的查询、布控等综合业务，具有非常好的用户体验，也为用户提供了巨大帮助。但对于错误数据，实际上大部分错误数据是不进行处理的，因为相对每天每个点几万多条的海量数据，错误数据比例非常低，并不会明显降低用户体验，整体的准确率仍可得到保证。而在其他行业，所需要检测的事件出现的概率大不相同，卡口车辆检测识别是大概率事件，一天一个卡口点都有几万数据需要识别统计，而人脸识别所需要找寻的嫌疑犯出现则是极小概率事件，必然伴生较大的误报概率，大大降低了用户体验。
第三点是市场容量以及经济效益等。一个行业的市场容量以及产品的经济效益，社会效益等诸多因素的影响，是产品发展前景的重要条件。智慧城市的建设不断推动智能交通的发展和普及，为智能交通行业带来广阔的市场和商机，对于技术上的突破更是迫不及待。智能分析技术的出现和进一步发展，能够更好的缓解甚至解决智能交通面临的巨大压力，因此，其应用也逐步深入。
标准出台 解决智能分析兼容问题
当然，目前智能分析还存在许多缺陷，尤其是缺乏统一标准。虽然市场上已出现了多种视频智能分析设备，但这些产品分别由不同的厂家生产，缺少统一的规范和接口，导致在各项目中无法同步兼容。
为了统一规范，2014年8月，由全国安全防范报警系统标准化技术委员会(SAC/TC100)归口并组织起草的《安防监控视频实时智能分析设备技术要求》是我国第一个视频智能分析方面的国家标准，本标准规定了安防监控视频实时智能分析设备的功能、性能、接口、电磁兼容性、环境适应性、试验方法、检验规则等内容，是嵌入式视频实时智能分析设备进行设计、生产、检验的依据。
智能分析标准的出台和实施，成为智能视频分析行业发展的里程碑，将进一步规范各安防厂商的智能视频分析产品，推动视频智能分析技术的快速发展，进而进一步拉动智能交通领域，乃至整个安防领域对于智能分析的需求。但就目前而言，该政策的应用和推广力度还不够，甚至在目前项目应用中，也并未明文规定必须要按照某个标准进行施工，可见统一之路，还非常艰辛且遥远。
(本文作者现任深圳中兴力维技术有限公司杭州研发中心部长兼算法总工)
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