从管理的角度说，掌控的信息越及时、越全面，合适的决策就更容易诞生。交通管理，概莫能外。如果能够获得每一辆车的动态，知道每一个口的况，那么疏导交通，也会更加方便。仅靠人力，这样的理想恐怕难以实现。不过，江苏苏州的“智能交通”，就达成了这一目标。由于“智能交通”拥有道主动
道，不足为奇。如今，大街小巷，摄像头比比皆是。它们都会实时拍摄，并向远程输送画面。如果仅仅局限于这个层面，园区这套“智能交通”系统能做的事情，也并无二致。它会实时拍摄，也能将画面传送到远方。
然而，接下来的情形，就大相迥异了。一般的系统，到这里就已经完成了。图像的意义，将交待人去解读。而园区智能交通，拥有道主动系统。它懂得分辨物体，进而理解图像的意涵。
对于这个系统来说，图像不简单是色块的堆积。它能够像人一般，识别出个体。例如，车辆、行人、障、施工标志，甚至车辆上的车牌，系统都能明确辨识。据介绍，在这一方面，系统的成功率能够达到90%以上。而且，识别不单纯是静态的。个体的运动，它也能够追踪。因此，在范围内，若有车辆，或是违法停车，它都能够迅速判断，并发出警报。这类行为的检出率，也超过90%。
而更重要的是，它能助益交通疏导。系统可以识别车辆，稍加改进，就可以统计实时车流信息。智能交通”就“办到了这一点。范围内，每一个口车辆的排队情况，它都了如指掌。
这时，再来匹配交通疏导方案，事半功倍。而这一步骤，智能交通”也能“自行完成。它不仅内置了各类场景的方案规划，还会根据运行累积的经验，进行优化调整。因此，监测的同时，它也运算出了最合适的交通方案。由它安排，信号灯的变换也更加合理。整体交通效率，自然会大大提高。
高效识别物体，就是通过模仿人脑实现的。人脑之所以能够准确辨别物体，并且提取物体的本质特征，得益于层状网络信息处理结构。而模仿这种方法，技术人员设计了一套“深度学习”的方案。目前，也存在其它检测技术。但是，基于该方案以及车辆表观模型而生成的检测算法，可将检测准确率提升20%以上。
动态追踪目标，也是通过模仿人的器官而实现的。过去，也有“动态目标追踪”这一技术。方法是先检测目标，再匹配目标区域。而园区这套系统所采用的方法，类似于人眼。人眼目卧铺车上的冲动标时，并不单纯紧盯目标本身;它还会注意周边情况，汲取有用线索。智能交通进行追踪的手段也相仿。该技术有效解决了车辆由于摄像机安装角度、高度以及小孔成像导致的大幅度的外观改变以及尺度变化时的问题。
据悉，目前，该系统已部署在园区道的9个重要口。警方相信，系统将有效提升交通管理效率。未来，该系统可能会被推广到苏州园区的所有道。
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