随着智慧城市建设脚步的加快，智能交通在城市的发展中地位日益显现，而智能摄像机监控视频作为智能交通中的主角，其发展态势更是成为大家关注的热点。智能交通摄像机在城市发展的洗礼中，呈现出多样化的形态，与人与车与城市有着更加密切的联系。
智能交通摄像机发展历程
智能交通摄像机走过了十几年的历程，不断经历着市场的检验与技术的革新。上世纪末，国内出现了第一代的卡口以及电子警察设备，迈出了智能交通摄像机的第一步。随着技术的进步，方案也不断推陈出新，从标清时代的标清相机特写加全景抓拍，工控机加采集卡的方案，到高清时代的工业摄像机加高清数码相机的方案，再到融合了车辆检测，车牌识别等算法的视频检测一体机，也就是现在的主流方案。我们看到在智能交通摄像机的发展史中，最重要的发展线索依托于成像元件，硬件平台，智能算法三大方面的技术发展。在这条产业链中，相机和算法厂商也不断融合，推动着智能交通摄像机趋于高清化，智能化，融合化的方向发展。历史总是惊人的相似，在这个发展过程中，驱动技术和产品前行的永远是来自于市场的业务诉求。
大数据时代的智能交通摄像机
智能交通（ITS）已经步入大数据时代，利用前端数据采集设备采集到的海量的、多样化的数据，快速的深入挖掘这些数据的潜在价值，已经成为智能交通新型业务应用。在这一领域，浙江宇视科技有限公司已经率先在辽宁省丹东市，将基于云计算、物联网和大数据的智能交通系统实施落地，而在近一年的实际业务应用中，已经成功的利用海量数据挖掘出大量的有效线索，帮助当地公安交警部门破获各类套牌、假牌、肇事逃逸、失物寻找等案件，并助力丹东市交警支队取得2014年公安科技成果试用推荐单位之一。
在基于大数据的智能交通系统中，智能交通摄像机作为前端数据采集设备之一，承担着将过车图片和视频中的车辆特征的非结构化数据进行结构化处理的重要任务，每一条结构化之后的过车数据，都将成为后端大数据平台进行数据计算的基础元素。这就需要智能交通摄像机能够具备更多的特征采集功能，比如车牌号码、车身颜色、车标识别，甚至是详细的车辆种类识别，在大数据应用业务中，可以通过多条件组合等计算模型，进行基于这些属性的查询检索研判等业务。
智能交通摄像机主体要素：车与人
在今年之前，对智能交通摄像机的普遍认识是，交警行业更多关注违法行为以及证据链的有效性，而公安行业则同时关注车辆特征以及驾驶员人脸信息，作为治安监控的重要数据来源之一。有些一线城市甚至严格要求人脸大小要在100x100个像素。
但是在交警行业中，由于证据链主体仅为车辆和违法过程，而出现很多代扣分现象。由公安部交通管理科学研究所（无锡所）发出的《闯红灯自动记录系统通用技术条件意见征求稿》中，我们注意到更新内容：“驾驶人面部特征采集”。这是对闯红灯违法行为取证严谨性做的标准更新，虽然最终是否会落实到新标准中还不得而知，但这已足够反映出标准制定部门对这一应用趋势的认可。“驾驶人面部特征采集”标准征求意见稿描述：系统宜能记录机动车闯红灯行为对应驾驶人面部特征的图片，驾驶人面部的分辨率应不小于50×50像素点，作为认定机动车闯红灯违法驾驶人的参考资料。对卡口过车图片中的驾驶人面部进行特征抠图，作为治安监控人脸库的数据补充。这样就对智能交通摄像机的分辨率和清晰度都提出了更高的要求。相信今后高清、超高清会是产品应用发展的一种趋势。
虽然只是作为扩展功能列入标准征求意见稿，但是从功能设置上可以看出这一改动也来自于交警行业的业务诉求：严谨违法取证证据链，规范违法处罚流程，遏制驾驶分非法买卖。在公安部发布的《关于根据交通技术监控记录资料处理交通违法行为的指导意见》中也有相对应的要求描述：“通过辨认证据图片、图像或者当事人书面陈述和签字确认、询问当事人、收集证人证言、审查当事人提供的证据等方式能够确定机动车驾驶人的，应当固定证据，对驾驶人依法处罚。”
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