视频技术是当下包括交通在内的城市管理智能化系统中，最重要的感知、分析、预警技术，视频设备也是应用规模最大、投资最大的智能化感知设备市场。在智能交通领域，交通信号应该是最早的电子设备，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。
最近几年，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）。
六、细分监控设备
智能交通管理行业发展到现在，视频作为最为常见、普及的感知设备，其技术迭代是所有感知设备中最多的，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，设备应用也从最早的电警、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，但其最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。上海存储时长最久，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，视频数据是目前最重要的情报来源，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，假牌套牌、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。假套牌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。
八、看法
有三个主观方面的调查问题。
第一个，是否认为智能视频分析预警在缉查布控系统中的作用已经能够令人满意。
有9个单位选择了满意，占比17.6%，包括四个大队，五个支队，其余41个单位都选择了“还需完善”。实际上，缉查布控系统最重要的功能，就是根据识别出来车牌数据与特征数据库进行比对，然后再安排拦截、查缉，智能视频预警分析如果还需要完善，一是前端卡口要排查、升级，二是识别的准确率要提升，识别不准确，自然会造成假报警较多，影响系统正常运行。且一些城市已在布设人脸卡口，加上传统卡口上也需要对人脸进行比对分析，比如在毒驾、追讨人员以及其他危险驾驶人员的查缉方面，有一定需求，这都需要智能视频分析技术进一步完善，提高识别准确度。
第二个，是否看好人脸识别应用于动态交通管理（卡口、电警、停车场出入口等的人脸识别）。
两份数据没有标明态度之外，仅有两个单位表示不看好，可见人脸识别在交通管理中的未来应用，前途一片光明。现在车管所的“放管服”服务中，大多都已经用到了人脸识别技术，卡口、闯红灯电警目前还未要求进行人脸识别，但已经要求进行人脸取证，《道路车辆智能监测记录系统通用技术条件(GAT497-2016)》规定就是取证图像为车辆前部时，人脸图片不得低于50*50像素。未来随着900万高清的智能前端设备更多应用，人脸识别用于动态交通管理中，应该也是水到渠成。
第三个问题，是否认为目前的是交通监控前端设备是否已经完全满足现有交通管理工作需求。
这个是清一色的选择“还有待改进”，除了一份数据选择“已经完全满足”了，其所在城市50%的设备是前端智能化设备。关于设备如何提升，在最后一部分的建议、意见中，我们可以看得更多。
九、投入
在智能交通管理领域，没有投入，就不会有成果，但并不是说，有了投入，就一定会有成果。另外，智能交通管理的技术、设备更新迭代较快，在前一阶段独领**的，在这一阶段说不定就落后了。总的来说，执法设备、系统的建设推进要比其他系统快，尤其在三四线城市，在财政紧张的情况下，也能够优先保证执法设备的建设、应用，至于原因也不言而喻。视频监控设备是最直接的非现场执法设备，执法数量可能已经占到了所有执法数量的90%以上，可能在整个智能交通管理系统中的建设投入，怕是要超过50%。
最近三年年平均新增、更换交通监控外场设备投入超过5千万的城市有上海、广州、包头、常熟、济南、厦门，最高为上海，超过1个亿，1~5千万的有武汉、南昌、昆明、株洲、柳州、宝鸡、吉林、德宏州、楚雄，0.5~1千万的有乐山、惠州、新疆总队高速支队、临沧、文山、曲靖麒麟、德宏瑞丽、云南总队高速支队、云南机场支队、曲靖会泽等，云南有9个大队年投入不足100万。
年平均维护费用超过1000万的城市有上海、广州、武汉、济南、昆明、常熟，最高是广州，为3000万，500~1000万的有南昌、厦门、柳州、宝鸡、包头、100~500万的有乐山、吉林、云南高速支队、西双版纳、楚雄、德宏，其余数据为100万以下，还有11份无数据，最少的只有几万。此外，一些城市以整体租赁的形式，建设和维护都是一家企业，一年包干，比如惠州就是如此，一年500万。
我们将几个城市的设备总量和维护费用相关联，上海平均每套每年的维护费用为3100元，广州为4900元，武汉为2500元，南昌为4400元，济南为2300元，厦门为3500元，包头为3000元，常熟为1500元，楚雄3000元，新疆高支队为650元……还有一些数据比较离奇，比较起来，说明一些数据填写存在偏差，在这里就不一一说明了。
十、建议与看法
尽管视频监控设备的市场格局已定，但仍有不少CV企业有志于进入这个领域，尽管底蕴不如前四家，但仍有机会挑战一把，尤其是前几年风头一时无双的CV企业现在急需讲技术落地、变现的场景，智能视频分析应该是一个切入的口。而动作颇大的华为，对视频监控市场也是有较大想法，也是市场的一大看点。只是不管是传统豪强，还是新贵CV，都需要了解并满足用户需求，不管概念、模式如何变化，用户需求始终是第一位的。
第一个问题:对城市大脑”、“交通大脑”以及人工智能等新概念，对于视频分析技术在交通管理中的应用，有何看法。
宝鸡市交警支队高级工程师魏益民：人的五大外部感知包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉，对应在人工智能领域，只有视觉、听觉、触觉有具体对应的研究和应用，“视觉”在安防、交通、智能机器人领域是最重要的一个能力，即图像信息分析识别，从视频图像中像人类视觉一样，获取所需要的信息，并对图像所展现的情境作出判断；听觉对应的是语音识别和语音合成，在交通领域主要以导航语音以及违法鸣笛抓拍设备的形式存在，如要上升为智能，则需要对语言背后所包含的指令、情绪进行识别；触觉，则是生物特征识别，温度、湿度、硬度、材质判断等等，这个并没有对应的单一技术，而是通过其他传感技术获得。但人的能力中，最重要的是思维决策能力，也就是通过各种外部感觉判断以及知识、经验积累，来做出解决问题、有利于自身的行动，这也是人之所以成为智慧生物的最大特征。所以，人工智能，最重要的部分在经验积累、思维决策。
柳州市交警支队指挥中心接处警大队龙海勇：技术手段可谓是百花齐放，但最终还是要回归到业务需求、实战实效中来，任何的技术只是响应应用需求的一种手段，无论是大脑、小脑、无脑，解决了问题就行，政府和行业也在考虑投资的性价比，希望各“脑”还是要以实效为衡量标准，解决实际问题，化巨资投入为碎片化，才能得到三四线城市的响应。
楚雄州交警支队周茁：想法很好，但落地并达到实用还有很多的工作要做。任何一个细节不到位都难以产生实际效果。
大理州交警支队科技信息化科段庆荣：城市大脑、交通大脑需要大量的数据支撑，对于经济欠发达的西部小微城镇，资金投入及收效甚微，对大、中城市更为合适。
上海市交警总队高级工程师王全荣:对交通管理有较好的作用，有待提高技术水平，有贴近实战需要。
广州市交警支队科技设施处王世明：城市大脑”、“交通大脑”等均是基于大量数据分析而建立，对于视频图像数据的应用，一方面在后台运用人工智能等新技术或算法对视频图像进行结构化处理，另一方面升级更新升级前端设备，实现结构化视频数据的采集。
南昌市交警支队科研所熊顺：利用视频分析技术可以精确捕捉道路交通的违法行为及交通路况等，对交管部门对道路交通的管理起到了较大作用，提高了管理效率和精准度。
武汉市交管局科技处张建华：前端感知设备增加，很有必要对获取的数据进行深度应用。
株洲市交警支队科研所臧斌：目前还不太成熟，还需要更多的数据样本、案例对算法进行培养。
惠州市交警支队智能交通指挥中心杨顺明：个人觉得媒体吹嘘的概念性多一点，实用性还不足，距离落地估计还要较长的一段时间。现在的视频分析技术我觉得主要是夜间环境影响比较大。
吉林市交管支队科研所康萌：结构化数据及图片二次分析功能将交通大数据精细化，管理应用的方式变的多样化，这也是交通大脑的基础所在，城市交通精细化管理和精准打击具有重要的发展意义。
包头市交管支队交通科技管理大队刘欣：可以有效增强视频分析技术在交通管理中的应用，有效打击交通违法行为，更好地为智慧交通提供更加精准的服务。
普洱市交警支队张凯：可以有效认知重点车辆态势，发掘专项整治的情报数据，认知出行规律，提供创新交通服务。
昭通市交警支队科技大队何云飞：对于“城市大脑”、“交通大脑”以及人工智能等的发展应用，我们不能再单纯停留在概念层面上， 而更需要行动起来，基于大数据视频分析技术，建设能落地应用的系统和平台，扎扎实实提升交通管理能力，推动道路交通秩序的改善。
曲靖市会泽县高速公路交巡警大队指挥中心李世昆：城市大脑”、“交通大脑”以及人工智能在视频分析技术上的基础是前端设备的先进性，更替前端设备的迫切性须与之吻合。
曲靖市曲陆高速公路交巡警大队张涛：对于驾乘人员驾车时行动特征识别及车牌识别能更准确，能更快捷和计算和预判交通流的发展情况，有助于改善管理模式。
第二个问题:对于智能视频分析处理技术，还有哪些需要提升改进的地方？还有哪些建议？
柳州交警支队指挥中心接处警大队龙海勇：智能视频分析也就是在视频中进行结构化处理，从而对结构化结果进行数据标签化处理，但现在数据标签的应用并无统一标准，还是依照各警种的业务需求来框定，例如对车辆的二次分析，基本都是车型、车标、颜色、年检标识、挂坠、纸巾盒等，如果要无牌车的车灯损坏进行搜索，各系统均不会得以有效支撑，因为这不属于数据标签类型，但这一类需求时有存在。
在交通高峰期，车头间距较小的情况下，对流量的检测精准度还是不太高，这就需要通过智能视频分析技术进行算法优化，因为计算机无法辨别视频中是一辆长车还是两辆小车，但我们认为，可通过车辆的固定特征进行叠加算法的优化，例如挡风玻璃、后视镜等，从而把视频流量精准化，随着900万像素摄像机的市场投放，今后视频应用范围将会更大，视频分析只有更精准，才能响应今后大数据的需求。
曲靖市马龙交警大队副大队长罗轶：相对于传统的人工分析，现在的视频分析技术可以做到主动收集分析数据并根据预设条件执行报警，记录， 分析等，但是相对于人工抓拍分析视频分析技术存在错误率高，有死角，转换时间有一定的延迟等缺点。
广州交警支队科技设施处王世明：需要提升的地方，主要为分析处理的效率和准确性；未来，建议增加前端视频综合采集、结构化分析的研究。
武汉市交管局科研所张建华：应充分利用现有前端设备采集到的信息，进行深度应用，如事件检测、视频结构化。
南昌市交管局科研所熊顺：我认为智能视频分析处理技术在准确性和兼容性方面有待提升，建议加强对流量、拥堵、抛洒、穿越、道路占用等事件的分析，使智能视频分析技术的运用范围更加广阔。
济南市交警支队交通处赵景春：准确性、可靠性要进一步提升。
昆明市交警支队科技处处长毕鑫：准确度还需提高，对环境的适应能力需提高。
厦门市交警支队交通指挥中心刘建设：视频分析技术是未来的趋势，也是很好的尝试，但是目前系统的造价太贵、误报率太高，只能在某些重点部位应用，难以发挥规模化效果。
株洲市交警支队科研所臧斌：对于车辆特征（非黑白的颜色、车型等）识别的准确率还有待提高。
宝鸡市交警支队高级工程师魏益民：智能视频分析技术领域是人工智能中的模式识别。通过将智能算法嵌入到DSP中，通过分析和提练人员和车辆二类目标的各种行为模式，形成核心算法；在应用中，通过比较和比对，辨识采集到的视频图像属于何种物体，何种行为，对目标的框架周长和行动轨迹打上标签，作出预警和实时报警，触发录像，并通过网络上传。从智能分析的主要应用来看，有两个大的发展方向。其一是以车牌识别、人脸识别为核心代表的智能识别技术，主要应用于电子警察、机杨、海关。应加强和提高对自动跟踪、人流量统计、丢失分析的视频分析算法的优化，提高识别率和准确率，同时对系统架构及布局予以优化。
包头市交管支队科技大队刘欣：智能视频分析处理技术需要更加精细化和精准智能化。希望更加智能，联网联动，主动提供有效数据、加强分析处理能力，更好打击交通违法行为。
临沧交警支队科技科杨芽：提高小车牌、模糊车牌的识别率。
文山州交警支队岳帅：光照变化无常，目标运动复杂性，背景杂乱对视频分析影响较大，加之目前大部分摄像头像素存在偏低的情况，一定程度影响视频分析能力。智能视频分析对于硬件要求偏高，投入成本较大；算法需进一步优化，在公安实际应用中，存在较大的误差。
德宏州交警支队科技信息化科谢大庆：光照变化无常、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景灯都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度，建议增加辅助补充设备，比如增加补光灯或者红外光源等，是之能在各种复杂条件下能够加以应用。
大理州交警支队科技信息化科段庆荣：视频分析技术会是今后很长时间内应用的主流，但受算法等的限制，目前只有正向的视频分析算法，一定程度上制约了在交通管理领域的应用。
普洱市交警支队张凯：需再提高海量视频监控录像分析的效率，更高效的提高应用，获取信息。
昭通交警支队科技大队何云飞：智能视频分析技术非万能，脱离实际只能是“天方夜谭”。
云南省交警总队高速公路交巡警支队：视频分析处理，重点清洗无效数据、脏数据、提高分析质量，提供红外、星光等技术集成使用，未来发展智能化的方向，我认为是终端智能化+二次加工处理综合分析处理。
曲靖市富源县交警大队辅警黄益武：车辆轨迹，车辆特征，人脸识别系统希望改进。
曲靖会泽交警大队科技设施中队陈功：需要进一步提升对无牌车辆识别能力，车辆视频追踪能力。
曲靖会泽县高速公路交巡警大队指挥中心李世昆：智能视频分析处理技术的基础是前端设备的可用性与实用性，在升级换代之后若智能分析技术能够把识别率提高、分析率深化，或许对交通工作有很大的帮助。此外，希望智能分析技术能够及时发现分析交通违法、研判规律，及时预警。
曲靖市陆良县交警大队朱婵：图像增强，提高图像的清晰度、抗环境影响、提升分析准确率、改善系统应用性如跟踪抓拍、数据关联。
曲靖市麒麟交警大队袁赟峰：希望加强智能频分析技术在人像识别方面运用。
曲靖市马龙交警大队罗轶：一是提高正确率，二是增加功能模块，三是尽可能减少存储空间而又不影响数据分析。
曲靖市曲胜交巡警大队杨永林：智能视频分析处理技术的发展应该以科技为支撑以实际需要为出发点来发展才能更好的适应发展。科技应该为现实执法服务，只有切合实际的智能视频分析处理技术才能更好地帮助执法者执法。
怒江交警支队刘秋平：接触不多，关键在于智能初步分析技术分析结果是否准确有效，在应用上是否存在困难，只要能顺应时代发展，符合新的要求，不断更新，就会有它存在的意义。