视频技术是当下包括交通在内的城市管理智能化系统中，重要的感知、分析、预警技术，视频设备也是应用规模大、投资大的智能化感知设备市场。在智能交通领域，交通信号应该是早的电子设备，随后就是闯红灯抓拍设备，再就是交通视频监控(CCTV)，与视频相关的智能交通建设投资，虽无明确数据，但至少占整个智能交通市场的半壁江山，甚至更多。

近几年，不仅视频监控设备市场格局已定，需求也进入到一个稳定发展期，无非就是高清化、智能化、满足细分需求等，看起来没什么可以去调查的，作为需求推动技术发展、产品升级的典型代表，交通管理视频设备未来会如何发展，我们无法描述更多，现在存在什么问题，却是可以通过此次调查，窥得一点真知。

近日，我们推送了2018交通管理智能视频技术应用情况调查报告(上)，现为大家呈现2018交通管理智能视频技术应用情况调查报告(下)。点击“2018交通管理智能视频技术应用情况调查报告(上)”即可回顾阅览。

六、细分监控设备

智能交通管理行业发展到现在，视频作为为常见、普及的感知设备，其技术迭代是所有感知设备中多的，比地磁、雷达、RFID等应用变化都要大，能与之媲美的，应该就只有通信了，2G到3G到4G，马上又要到5G，而且还有NB-IOT、zigbee、DSRC、ETC等等作为补充。但发展到现在，硬件产品的变化创新，不管是外观还是功能，似乎比较难再有大的升级变化了，设备应用也从早的电警、测速等执法设备为主，到现在多种设备共同发展，细分领域的需求也多了起来。

问卷调查结果显示，共有18个支队、大队的215套行人闯红灯抓拍设备，其中济南一地就有120套，其余17个单位平均才5.5套，多数在个位数。行人闯红灯抓拍，实际上更大作用在于威慑和宣传，而不是执法，鸣笛抓拍、远光灯抓拍也多是此类性质。前段时间，宁波一个行人闯红灯抓拍设备将公交车上格力空调广告中的董明珠小姐给识别为闯红灯的行人，这也说明系统存在一些局限，行人闯红灯抓拍少有进行动态检测的。而且行人闯红灯抓拍有一个实时的电视屏幕展播闯红灯的行人，一般而言，行人闯红灯抓拍到的人脸，大多只会和本地居民的人脸库进行比对，如果入库数据太大，比对效果和时长都无法保证。

与行人闯红灯相比，机动车不礼让行人抓拍设备在覆盖地市和数量上都要多一些，共有31个总队、支队、大队建设了567套设备，另外还有一个地市的设备正在调试。机动车不礼让行人抓拍，主要面向机动车违法，有一定普遍性，而且可以直接进行处罚，不仅有威慑作用，更有处罚手段。但机动车不礼让行人抓拍设备，并不会成为主流的设备，一是因为功能单一，布设也会影响路口美观，其次是当司机养成礼让行人抓拍的习惯之后，不礼让行人的行为也将趋于减少。

鸣笛违法抓拍设备，比我们预想的要少一些，只有7个总队、支队安装了58套设备，而且上海一市就有40套(一个地市正在调试)。鸣笛抓拍也是细分需求，主要目的也是在于威慑，然后让司机养成习惯，一个地市有两三套，大的城市有个一二十套，这应该就是较为实际的市场需求，所以目前市场也就两三家企业供应此类设备。

远光灯违法抓拍设备数量更少，只有6个总队、支队安装了35套设备，而常熟一个县级市居然有22套。

可见细分领域的需求，只能是主流执法、威慑设备的补充，而且很难融入到大的视频监控资源体系中，但其大的意义应该在于逼迫和促使出行者的交通文明习惯养成。

七、数据

前文说了，未来很可能形成统一的数据资源池，至少大部分前端具备智能化能力，将结构化数据直接回传到中心，也可以将视频回传到中心，进行二次识别，再将结构化数据汇入资源池。只是如我们调查结果，具备前端智能化的设备，在二三线城市目前还比较稀少，将视频大部分回传到中心，会带来很高的传输成本和存储成本，以及对计算平台的要求也会很高，但据说华为出了一个“一拖N”的解决方案，就是一个具备前端智能化的设备，通过装配有华为升腾芯片的智能前端，可将冗余的算力分享到网络中附近的其他普通网络摄像头上，帮助实现智能化，视频图像结构化后再回传。

不管前端是否智能化，视频图像的处理、存储，都是很现实的需求。视频资源的存储，有人嗅到了市场机会，易华录这几年就落子数据湖，光磁一体化，也就是蓝光存储+磁盘存储，正好适合数据使用频度居中的政府数据，视频数据也是如此，一般而言，三个月之后存储的必要性就不大了。在调查中，云南省内的支队、大队，基本上都是三个月存储时长，广州、济南也是三个月，但昆明却是两个月，南昌、昆明、文山也是两个月；一个月就有株洲、柳州、常熟、丽江、大理、安顺等，还有半个月的宝鸡。上海存储时长久，12个月，不知道上海的存储机房得有多少个硬盘，数量大，存储时间也长。数据量中，每日视频数据超过亿条的就只有广州和上海，除广州上海昆明济南包头常熟外，其他城市日视频数据少有接近千万。

专用的视频结构化处理服务器是这几年才兴起的，主要面向视频图像的结构化以及视频图像的检索、比对，基本上就是车辆卡口，包括车牌和车辆特征，人脸卡口，行人和车辆驾驶人，非机动车卡口，自行车电动车摩托车等车辆与骑行者，再高明一点的，可能会把行人的人物信息结构化，人脸识别后能分析人物特征，男性还是女性，年龄段等等。

视频结构化处理器，一般都采用专用的GPU即图形处理芯片，而且不吝啬，6颗很常见，还有更高配置的，否则难以支撑“192路1080P视频的目标结构化/192路卡口视频的车辆结构化/2000万张每天的卡口图片车辆结构化/64路人脸卡口视频的人脸结构化”，甚至更高的性能要求。

就ITS114来看，视频结构化处理器应是以后每个支队的标配。此次统计有22个总队、支队、大队配备有专用的视频结构化处理器，还有两家已经有采购计划，只是没有涉及服务器具体数量。对视频数据进行二次识别的，有31个单位，只是这些二次识别里面，有多少事为了专门采购软件进行违法行为识别，比如前几年就有不少总队、支队采购了不系安全带二次识别软件，还有多少是面向交通管理本身，比如大数据专项执法、缉查布控系统等。也许22个已经应用视频结构化处理器的单位，就是后者。

说大数据专项执法，应该是公安部推动的“情指勤督”一体化现代勤务机制的标配了，视频数据是目前重要的情报来源，支撑决策和调度指挥，目前比较常用的大数据专项执法包括，假牌、报废车查缉，重点营运车辆交通违法专项行为执法、失驾、毒驾嫌疑人缉查、追逃人员缉查、限行、限牌、超标车等等。假车的查缉在调查问卷的回复中是百分之百，重点营运车辆交通违法专项行为执法、失驾、毒驾嫌疑人缉查也接近百分之百，而追逃人员缉查，不到百分之四十，实施了限行限牌超标车查缉的数量更少，毕竟限行限牌的城市不多，而实施超标车禁行的城市也不多。

上一页1

Tags：智能视频技术应用(1)

转载请标注：我爱技术网_SEO三人行——2018交通管理智能视频技术应用情况调查报告(下)