智能交通的前世——停留在外行人的腦海里
外行人對智能交通的理解可能還停留在抓拍闖紅燈、監測超速、路口監控的層面。但是內行人知道，智能交通技術日新月異，抓拍闖紅燈這類的“小兒科”已經是前世之事了。
智能交通一直是以傳統的交通工程理論與實踐為基礎,以提高交通系統的可靠性、安全性、經濟性、舒適性及運行效率為目的。社會對交通體系的要求更高了，智能交通的市場自然就慢慢打開了。
智能交通的今生——技術日新月異
如今，在行業*的帶領下，智能交通已經可以通過深入挖掘用戶需求，融合人臉識別、智能分析、大數據、云存儲、云計算等智能前瞻技術，引導交通行業跨入安全、暢通、智慧的道路交通全新領域了。
在道路監控中，傳統違法檢測可以做到闖紅燈、超速、黃標車抓拍等車輛違法行為分析捕獲，如今結合圖像智能分析算法能夠實現不系安全帶、接打行為檢測、遮陽板檢測等眾多智能行為分析檢測，以更好的規范駕駛員行為習慣，遏制事故與違法源頭。
在交通應用中，人臉卡口功能所發揮的作用非常明顯，它通過分析抓拍圖中的人臉部分，比對黑名單庫，助力于違法*捕獲，實現城市道路暢通與公共安全有序發展。 除了對駕駛員進行行為規范，智能交通綜合解決方案對車輛的特性行為分析也極為重要。智能交通綜合管控系統還能對車輛屬性進行二次識別，分析車牌號碼、車牌顏色、車身顏色、車型、車標、車輛子品牌等屬性，不僅增加了識別種類，更是提高了分析速度，為*建立全面系統的車輛庫提供了強大的技術保障。
基于*的車輛大數據系統，創造性的結合道路、天氣、季節、節假日等眾多因素，采用大數據技術對交通違法行為的運行規律進行分析推理，實現對違法行為的總體特征、實時狀況、未來趨勢進行定量直觀的刻畫，同時分析道路情況對交通違法的影響，為*部門預防、整治交通違法行為，改進交通渠化設計等工作提供數據支撐。
交通數據智能研判是以前端采集的各項交通數據(路口信息、車輛信息、車輛號牌、車輛類型、車身顏色、車速等)為基礎，通過關聯算法，挖掘并評估不同類別交通數據之間的關聯性，zui終對部分交通行為或事件作出輔助性的分析判斷，為交通管理者提供決策依據。
未來——需要解決的問題還很多
安全、有序、暢通是未來智能交通發展的目標。智能交通的發展已經邁上了一個臺階，然而隨著城市車輛的增長，交通愈發擁堵，未來智能交通需要解決的問題還很多，更棘手。
智能交通是近年來被頻繁提及的一劑治堵“解藥”，也是智慧城市建設藍圖中的標配。但是，智能交通真的能讓一切交通問題迎刃而解嗎?答案是否定的。智能交通肯定是減少擁堵了，更有序、更通順了。假設智能交通把交通阻塞減少了，那可能是更多人要買車了，就會帶來更多的問題。這一點是我們在建設智能交通系統時不得不考慮的。
還有一個問題是，每個城市都有多個與交通相關的系統，且大多獨立運行、由不同政府部門運營或負責，要做智慧交通的數據平臺，如何打破不同部門間的行政壁壘呢?“市政有市政的數據，*有*的數據，還有*也有自己的數據。但要形成一個智能的管理平臺，數據肯定要集成。那怎么才能打破不同部門間數據不互聯互通的情況呢?一般是把交通系統納入到更高層面的規劃，比如到智慧城市、大數據的層面。在這個框架下，它們都是子系統，子系統的數據就是*的組成部分。” 此外，智能交通與無人駕駛技術相愛相殺。無人駕駛和智能交通都是科技發展的產物。目前無人駕駛技術正在走向實際應用，但是在監管和立法方面卻不夠完善。智能交通若想要安全、有序、暢通的*目標必然要有明晰的執行規則，因此智能交通的發展目標需要政府部門和企業攜手一起去實現。 慧聰安防網總結：未來的一切必然是越來越智能化的，技術在不斷發展，未來智能交通的發展空間還很大。有專家曾預言，到2020年中國智能交通領域投資將超1800億元，具體某一個企業能分幾杯羹可能還要看企業對智能交通領域的研發投入有多少，戰略方向與市場策略是否正確了。
