核心观点：电子警察是近期发展起来的系统，尽管已经解决很多应用上的问题，但是横向比较看仍然需要强化亮点。

　  对白天反射问题的解决方案是，摄像机镜头前加偏振镜，用于消除晴天阳光直射导致的车辆前挡玻璃反光，但由于进光量减少，夜间的成像效果就偏暗了。有的厂商是采用机械装置，白天安装偏振镜，夜间自动脱离，但是偏振镜的安装角度要求高，通过机械装置反复安装脱离会导致角度偏移，而且机械装置也容易出故障。所以综合考虑我们还是采用偏振镜直接固定上去的方式，夜间进光效果通过其他技术手段弥补。

　　抓拍摄像机图像的防抖动校正。上海有3250套电子警察，刚装上去很清晰，但是受汽车震动、风的影响，图像就有变化。我们常年两只队伍做维护，只能做小维护。你要保证清晰度和抓拍率，你们是怎么解决？

　　一方面我们的摄像机成像过程中采用了防抖动算法，能够保证在日常的大车震动或者风力影响下图像不会呈现抖动情况，另一方面我们对实际施工中的工程质量严格把控，对杆件挑臂远端的受力抖动幅度较大的采用三角支撑或斜拉索等固定装置，以保证最终的成像效果和抓拍率。

　　ETC车辆的拦截，你们有什么方案和方法？上海正在试点，第一批试点几个车道，第二批是260多个车道。

　　智能交通行业经过这么多年的发展，应该说国内有一定实力的原厂商对行业的理解都趋于同质化，尤其在功能性的开发上，大家能够做到的功能基本一致，真正体现实力差距的，不是一两个不切实际应用意义的功能噱头，而是在自身内功的修炼上，在成像效果的处理方面、在检测算法的全面性方面、在识别算法的准确性方面。

　　视频检测红绿灯，当雾霾天气通过外场检测闯红灯，罚款的依据在哪里？交警是否处罚一定依据提供的影像资料判断，如果红绿灯不明显，想罚都罚不了。我们做过一个激光测试仪，一个大场景合在一起才能作为罚款依据。

　　雾霾天气抓拍闯红灯时，产品通过外场设备检测其实仍然能够保证较高的准确性。但是在实际应用中，交警部门会根据雾霾程度的严重性，对抓拍捕获的违法图片会进行逐一的人工校对、审核，如果雾霾非常严重，已经达到驾驶员看不清对向红绿灯的程度，那么交警部门对此类违法图片是不会进行处罚的，这也体现了交警部门的人性化执法方面。

　　车辆识别放到摄像机中，后端平台怎么对这些信息甄别、保存？

　　前端摄像机完成对违法行为的判定、对车辆号牌的识别、对车速的检定等工作后，发送到后端平台的除了抓拍下来的图片，以及在图片上叠加字幕信息之外，还会生成提供平台可读取的数据文本文件，由平台对其中数据进行甄别、保存入数据库。

　　系统设计时非常关注的一个问题：500万、800万应用之后码流控制如何？

　　目前智能交通产品的视频编码分辨率和码流都是可调的，非常灵活：比如在带宽条件宽裕的路口，可以提供2448×2048的500万像素视频，码流8~16Mbps；对于带宽条件有限的路口，可以提供1280×720的130万像素视频，码流2~4Mbps。