宇视智能交通核心技术的四大金刚

宇视智能交通核心技术的四大金刚

前言：我们从越来越多的突发恶性涉车案件中发现，视频监控仍停留在被动服务于事后研判找寻案件线索的处理模式，整个系统并未做到主动干预，防患于未然更无从谈起。再从交通拥堵、交通事故到环境污染，在这类涉及民生的热点词汇中，智能交通系统成为能够最大程度地发挥交通基础设施的效能，提高交通运输系统的运行效率和服务水平的重要解决方案之一。本文将从大数据、成像技术、云计算和云存储四个方面深入分析宇视智能交通的核心技术。

金刚一：用大数据思维构建智慧交通

以一个一线城市为例，每天由卡口、电子警察等车牌识别设备所产生的数据量约2000万条，一年达73亿条的数据规模。除此之外，还有同时产生的车辆抓拍随着数据的海量激增，传统的系统架构已开始暴露出一些处理瓶颈。系统存储无法弹性扩容;查询速度缓慢，无法快速响应突发事件;应急指挥系统操作复杂;各种类型数据资源分散，无法做到整合并进行综合分析;警力资源增长速度赶不上车辆保有量增长速度。当前系统架构已经无法胜任海量结构化数据处理，我们需要一个可以符合智能交通业务需求的全新系统架构!

宇视结合大数据思想构建了全新的智慧交通系统架构，从三个维度分别解析了智慧交通与大数据的关系构建。从系统架构来讲，分为数据采集、数据仓库、数据应用服务和数据可视化四个层次，分别对应了智慧交通业务中的原始视频库，基础信息库与警情/案情事件库，而从数据发展的维度，则对应了数据向知识递进的知识管理理论基础。

数据采集层：海量与多种类数据采集