城市交通面临的挑战和解决策略

　　目前，道路及轨道交通管理中视频监控所面临的问题主要来自以下几个方面：1、道路建设及改造的速度成倍增长，轨道交通建设的里程与日俱增，由此带来视频监控网络建设的快速增长，摄像头数量及录像单元呈几何倍数地增加，但是监控及对突发事件处理人员的数量增长明显滞后于基础监控设施的增长，造成监控设施对突发事件的预防作用几乎没有;2、城市车辆增长速度高于道路建设速度，现有道路资源如果没有充分协调利用，势必造成大量本可避免的交通拥堵及道路交通事件发生，给社会及个人带来巨大损失;3、目前投入交通管理的警力有限，在上下班高峰时段，所有可投入警力全都在路面执勤都无法覆盖全部的道路主干道口，而目前的视频监控系统的作用并没有将警力投入到真正需要的地方，充分发挥现有警力的作用;4、大量视频监控设备的投入，对视频监控的基础建设来说是有益的，但同时，如果要在现有条件下将这些设备的效能充分发挥，则将投入更多的警力在后端做监控，这样对目前已经日显匮乏的警力更会起到更大的牵制作用，本来应该出现在现场的都被限制在监视屏前，大大降低反应速度及到场时间;5、城市轨道交通的迅速发展，造成反恐任务的不断加重，如何通过视频监控在轨道交通运营过程中及时发现问题，最快速反应并解决安全隐患，以防止人民生命财产受损，是目前相当重要且紧迫的任务。

　　系统集成商解决方案的侧重点

　　目前，系统集成商也同样关注到了这些问题，他们在思考的是：1、如何让视频画面提供更多的细节，可能在这些更为细节的内容中找到有用信息;2、如何让交通管理人员通过使用视频监控系统提高调控、部署前端警力的快速反应能力;3、如何更有效管理前端摄像每天产生的海量数据，使这些数据在需要使用时可以被方便地检索;4、如何更有效地利用这些海量数据，在这些数据中发掘更多的价值;5、对目前的城市道路及轨道交通监控系统观察不难看出，要完成系统集成商的这些要求，系统部分需要进行改造，通过适当引入智能视频行为分析及智能视频检索功能，并结合车辆牌照识别系统及人脸、身份识别系统，实现道路及轨道交通中异常行为的智能识别，提前发现和自动报警等功能，从而减轻交管监控人员的工作负担，提高监测准确度，使城市道路交通更加畅通，轨道交通运营更安全、可靠。

　　智能视频交通的解决策略

　　从技术上讲，城市道路视频监控系统目前基本有两种解决方案：(1)利用模拟摄像机对现场图像进行采集，通过视频线或者光端机传输到监控中心，在监控中心通过视频矩阵的线路切换输出到监视器上。(2)采用数字视频压缩技术和网络传输技术，将摄像机采集的现场图像经过编码压缩后通过网络传输到监控中心，在监控中心经过视频解码后还原成模拟图像显示在监视器上。

　　当前的视频监控方案能有效的实现现场图像的采集、远程传输和海量存储，实现了监控的分布部署和集中管理。基于IP网络技术和视频编码技术的监控系统可灵活扩展，有效降低了部署成本，从而逐渐成为道路交通视频监控的主流方案。

　　但是，不管是数字还是模拟的技术，这样的系统却是完全被动的，需要管理人员随时参与实时监控工作，才能实现交通流量的实时管理，事故的及时处理，交通隐患的及时发现等，一旦投入在监看系统的人员上出现短缺或因管理人员个体经验、素质的差异，就会对及时处理事件带来不利影响，从而耽误并可能进一步扩大事态的恶化。

　　板载视频智能分析架构(ovia®) 软件加密狗，是一个特别设计用来插在所有基于Intel平台架构上的内部USB加密狗。ovia ® 软件加密狗采用了ObjectVideo智能视频分析技术，在新的或已部署的视频监控系统中提供给系统集成商和解决方案供应商灵活性和易于部署的视频分析技术,并且此种架构同时可以支持其他种类的智能视频分析技术算法的嵌入，全球领先的智能视频快速检索技术的嵌入，以及全球领先的智能车牌识别技术的嵌入。

　　图：BriefCam用户操作界面

　　通过上述解决方案的提供，为系统集成商在智能交通管理方案及产品的选择上提供了更多的调整空间及升级空间，为他们提供了极大的灵活性，使智能交通管理设计方案可以完全按照客户的应用需求部署并发挥强大的作用，使已有视频系统的功能得到全面提升、增值，并对未来系统的再次升级预留足够的空间，让交通管理者的投入获得最大的效能提升。