在大安防的背景下智能交通正式出版发行的视频结构化应如何巧妙构建商业逻辑

在2018年，网络安全的议题引起了广泛的关注。从郑州空姐事件到乐清女孩命案，再到滴滴出行和嘀嗒司机对乘客侮辱的事件，这些都让人们深感人性的脆弱以及法律保护不足。

随着互联网技术的飞速发展，人们的生活方式也发生了巨大变化，但安全问题依旧是无法回避的一道难题。

亿欧新闻曾采访了一家专注于车辆识别和视频结构化技术研发的公司——深瞐科技。该公司董事长陈瑞军指出：“基于视频结构化技术，我们能够提前预警车辆出行中的潜在风险，从而显著降低交通事故率。”

视频结构化技术，即对视频数据进行精确提取和分析，以便检测、捕捉并解析画面中出现的人物或物体特征。这包括运动目标识别、判断画面中是否有车辆及其属性，如牌照号码、颜色等，以及分析其轨迹，以确定是否违反交通规则。

早在2009年，尽管这项技术尚未像今天这样普及，但公安部门对于图像监控分析已经产生了迫切需求。深瞐科技董事长陈瑞军认为：“单靠人类眼睛来寻找图像中的信息，就如同捞针一样效率低下。”因此，将技术应用于辅助公安解决摄像头管理问题成为了整个安防行业的一个重点。

随着时间推移，尤其是在2009年后，当时还只是初次接触视频图像分析技术的陈瑞军，对此感到时机已至。他说：“将视频数据转换为可以直接表达目标形状、属性以及身份信息的大量可用数据，是现在这个行业最流行趋势之一。”

虽然目前人脸识别已经非常普遍，但它仍然不能完全解决安防领域的问题，因为它需要被拍照配合，而且嫌疑人可能会故意躲避。而相比之下，通过智能算法处理后的视频结构化却不受这些限制。

利用深瞐科技提供的系统，可以通过对监控画面中出现车辆进行特征识别，并建立一个庞大的车辆数据库，从而实现城市范围内所有车辆管理。此外，该系统还能根据不同类型汽车（如公交、出租或货运）总结它们的地理位置与时间模式，为更详细的事务预测提供基础。

例如，在运营商使用情况方面，对于私家车，如果可以通过标志性特征判断是私家车，而非公共交通工具，那么就能更有效地控制那些无证件、私密驾驶或者不符合规定标准的情况，有助于减少类似“滴滴顺风”事件发生。

再以交通流量预测为例，该系统掌握大量关于汽车行驶路径的大量数据，可以帮助规划最佳通路路线。在遇到突发情况（如某条道路封闭），由于该系统了解大多数途经方位与目的地，便能协助分析最佳通行路径。

此外，还能实现经济预测，不同类型汽车所代表价值各异；根据高端/低端型号进出的频率，可以做出区域经济水平的大致判断，为房地产或政府部门提供决策依据。

总之，大数据应用作为一种典型形式，在海量视觉监控中仅需内容提取与理解即可产生价值。而要达到这一点，最关键的是如何解决视觉结构化的问题，即使概念落实，也需要克服成本和市场接受度两大障碍，其中核心原因仍然是技术本身的问题，如准确性挑战等。

然而，一旦成功克服这些困难，结合AI视觉应用日益增强，使得用户心态逐渐开放，其潜力极为巨大，无论是在抓捕犯罪嫌疑人、高级社区管理还是人口统计学甚至商业数据挖掘等众多场景下，都有机会展示其能力。而对于企业来说，与新兴AI团队合作成为必备技能，而不是简单拥有新技巧，更重要的是经验积累以及对行业理解程度高低决定产品创新性与服务质量。