在大安防的光辉背景下智能交通网违章查询的商业逻辑究竟该如何构筑
在2018年，"网约车安全"成为一个令人深感痛心且无法回避的话题。从郑州空姐遇害到乐清女孩命案，从滴滴出行的命案到嘀嗒司机对女乘客的侮辱，这些事件让人质疑是否有人能为安全而“上锁”。随着网络时代的发展，我们的生活方式日新月异，但如何确保我们的安全呢？
亿欧采访了一家专注于车脸识别和视频结构化技术的公司——深瞐科技，该公司董事长陈瑞军表示：“基于视频结构化技术，我们可以对车辆出行安全进行提前预警，从而大幅降低事故发生率。”解决公安部门刚需问题，视频结构化应运而生。
视频结构化是指将视频数据进行处理、检测、捕捉关键信息。它包括运动目标识别，如判断画面中的人或物，以及特征识别，如性别、年龄判断。如果是车辆，则检测其颜色、型号等。还有轨迹分析，例如判断是否违反交通规则。
早在2009年，虽然视频结构化尚未如今这样普及，但公安部门对于监控图像分析却有着迫切需求。在这样的背景下，通过技术手段帮助公安管理摄像头的问题便成为了整个安防领域的一个重中之重。
深瞐科技董事长陈瑞军认为：“单纯依靠人眼查找图像中的信息无异于捞针。道路监控制约因素由摄像头数量转变为人的工作限度。”利用技术来帮助公安解决这一问题，便成为了行业共同趋势之一。
人脸识别虽应用广泛，但仅凭此单一的手段不能完全解决安防行业的问题，因为人们不会主动配合拍照，并且嫌疑人可能会躲避。而相比之下，视频结构化则少了这些限制。
通过数据挖掘和预测，可使商业价值显现。
以深瞐科技系统为例，它能够通过特征识别建立车辆大数据档案，对所有城市汽车进行管理。此外，还可以根据不同类型汽车（如公交、私家）总结出它们的行驶规律，并从时间和方向等数据中挖掘更多含义，以预测交通情况和规划交通政策等。
除此之外，还可实现经济预测，不同车型代表不同的经济价值，可以根据高/低端车型入出的状况，对区域经济水平做出大致判断，为房地产或政府部门提供区域规划建议。
总结来说，大数据在安防领域应用极为广泛，而海量监控数据本身并不能直接产生应用价值，只有提取内容并分析才是关键所在。想要实现对视频大数据分析与挖掘，就必须先解决的是如何进行有效的视频结构化处理问题。
从概念到落地，两条阻碍路途
尽管产业界对于视频结构化应用持争议态度，其商业落地影响因素主要集中于成本与市场接受度两个方面，最终还是归根到底是技术问题。
深瞐科技董事长陈瑞军向亿欧表示：“相比于人脸识别与车辆识别，video structure起步较晚，其特征划分不明确，因此成熟度较低。”
因此，如今通常将多个特征综合使用，以提升市场接受度，同时结合AI视觉应用，让用户的心态逐渐开放。在多种场景（抓捕嫌犯、社区管理、统计人口流动等）出现了video structure身影。
企业角度看待这个问题时，由于理解与经验难以获取，这也是最大难关之一。中国十余年的安防工业积累了丰富经验，无论是在图像处理、大规模存储还是硬件设备建设上，都已拥有相当程度积累。而这些经验并不容易书写出来。“最终给用户交付的是一种服务或者方案，而不是单纯的一项技术。”
作为老兵，在这场智能变革中，他们需要站在AI视角重新理解行业，并基于这一基础寻找创新点。这需要老兵们以及新秀们共同努力构建新的产品布局定位自己如何尽可能减少利益冲突？该如何花费最小成本探寻最佳商务模式？所有答案都源自公司定位。在实际操作场景引导下的精准定位，使得深瞐科技成功构建算法SDK+硬件+软件完整产品布局系统。
准备妥当后，只需打磨产品即可。这就是为什么陈瑞军坚信，即使存在挑战，他相信自己的团队也能走出一条成功路径来实施他们独到的见解：核心竞争力来自既有创新能力，又有积累数十年经验的大智慧结合体，是每一家企业必须思考的问题。
