從管理的角度說，掌控的信息越及時、越全面，合適的決策就更容易誕生。交通管理，概莫能外。如果能夠獲得每一輛車的動態，知道每一個路口的路況，那么疏導交通，也會更加方便。僅靠人力，這樣的理想恐怕難以實現。不過，江蘇蘇州的“智能交通”，就達成了這一目標。由于“智能交通”擁有道路主動感知監控系統，監控范圍內每一輛車的軌跡，系統都能實時獲悉。

懂“讀”圖，會指揮交通

道路監控，不足為奇。如今，大街小巷，攝像頭比比皆是。它們都會實時拍攝，并向遠程輸送畫面。如果僅僅局限于這個層面，園區這套“智能交通”系統能做的事情，也并無二致。它會實時拍攝，也能將畫面傳送到遠方。

然而，接下來的情形，就大相迥異了。一般的監控系統，到這里就已經完成了使命。圖像的意義，將交待人去解讀。而園區智能交通，擁有道路主動感知監控系統。它懂得分辨物體，進而理解圖像的意涵。

對于這個系統來說，圖像不簡單是色塊的堆積。它能夠像人一般，識別出個體。例如，車輛、行人、路障、施工標志，甚至車輛上的車牌，系統都能明確辨識。據交警介紹，在這一方面，系統的成功率能夠達到90%以上。而且，識別不單純是靜態的。個體的運動，它也能夠追蹤。因此，在監控范圍內，若有車輛逆行，或是違法停車，它都能夠迅速判斷，并發出警報。這類行為的檢出率，也超過90%。

而更重要的是，它能助益交通疏導。系統可以識別車輛，稍加改進，就可以統計實時車流信息。智能交通”就“辦到了這一點。監控范圍內，每一個路口車輛的排隊情況，它都了如指掌。

這時，再來匹配交通疏導方案，事半功倍。而這一步驟，智能交通”也能“自行完成。它不僅內置了各類場景的方案規劃，還會根據運行累積的經驗，進行優化調整。因此，監測的同時，它也運算出了最合適的交通方案。由它安排，信號燈的變換也更加合理。整體交通效率，自然會大大提高。

本領高，因為會“學習”

這套道路主動感知監控系統，之所以擁有這樣的本領，是因為研發人員在開發技術時，模仿了人。

高效識別物體，就是通過模仿人腦實現的。人腦之所以能夠準確辨別物體，并且提取物體的本質特征，得益于層狀網絡信息處理結構。而模仿這種方法，技術人員設計了一套“深度學習”的方案。目前，也存在其它檢測技術。但是，基于該方案以及車輛表觀模型而生成的檢測算法，可將檢測準確率提升20%以上。

動態追蹤目標，也是通過模仿人的器官而實現的。過去，也有“動態目標追蹤”這一技術。方法是先檢測目標，再匹配目標區域。而園區這套系統所采用的方法，類似于人眼。人眼跟蹤目標時，并不單純緊盯目標本身;它還會注意周邊情況，汲取有用線索。智能交通進行追蹤的手段也相仿。該技術有效解決了跟蹤車輛由于攝像機安裝角度、高度以及小孔成像導致的大幅度的外觀改變以及尺度變化時的跟蹤問題。

據悉，目前，該監控系統已部署在園區道路的9個重要路口。警方相信，系統將有效提升交通管理效率。未來，該系統可能會被推廣到蘇州園區的所有道路。