交通領域一直是安防企業重點關注的領域，多年來國家和政府高度重視交通行業的發展，這為智慧交通發展提供了良好的機遇，尤其是從2019年開始國務院及交通部力推"交通強國戰略"，各地也大力推進智能交通發展。

　　與此同時，新一代信息技術為智慧交通提供了強大的支撐，這幾年包括人工智能、大數據、云計算的技術架構均先在智慧交通里落地，可以說智慧交通將引領整個智慧城市各個子模塊的技術潮流和走勢。

　　人臉識別變革交通服務模式

　　隨著新技術的應用，近年來在車站、機場等場景下，以信息感知、出行獲取、消費模式為代表的應用均發生巨大變化，尤其是人臉識別終端設備開始逐漸在車站、機場中應用，已經逐漸成為許多交通公共場所提高效率、增強業務應用的得力助手。人臉識別除了被應用于安檢、人流監測、通關等，對于支付、行李托運等都可以用人臉識別來完成。

　　目前車站、機場等場所人流管理監測、乘客人證核驗等場景下，人臉識別終端設備已經相當普及，并且隨著自身技術水平的提高也越來越成熟。

　　例如在車站、機場特殊場景下通行管理中，人臉識別終端通過人臉識別與員工工牌的磁卡信息相結合，兩者吻合人員方可通過，從而來杜絕有人冒用員工工牌進入工作區域，進行破壞的行為。

　　在人流監測中，隨著人臉識別技術的成熟，以高清化、智能化為主的監控系統能夠發揮更大作用，以機場客流量大，人員信息復雜為例，作為重要的交通樞紐，也擔負著重要的安全防守責任。智能化人流監控系統，檢測人流中的人臉信息，不僅可以識別人流量，以便機場做好疏通引導，還可以自動辨識年齡、性別、身高等信息，并與信息庫中人員信息進行比對識別，一旦發現有危險人物能及時發出警報。

　　人臉識別在車站、機場的使用其實不止這些，如自助行李寄存，信息查詢等都通過人臉識別的方式來提高對身份確認的安全性。通過人臉識別技術，不僅可以為安全管理提供更多的保障，對于機場來說，人臉識別監測到的數據為機場更有效的管理機場，推出運營方案也有很大的幫助。

　　非機動車管理走向細化

　　智能交通對安防產品設備的需求量隨著智能交通的持續發展而不斷增長，這幾年安防企業在城市智能交通、公共交通、交通運輸、智慧停車等方面深入拓展，帶動了業務的快速增長。在非機動車領域，近些年隨著交規的不斷完善，人工智能等技術支撐也在持續落地。

　　以2020年公安部交管局在全國開展的"一盔一帶"安全守護行動為例，通過嚴查騎電動車/摩托車不戴安全頭盔，開車不系安全帶的違法行為助推駕駛人養成安全習慣，保障自己及他人的生命財產安全。

　　針對這種需求，大華股份、科達等企業將警務應用與數字技術相融合，推出多種科技智控方案，助力"一盔一帶"安全守護行動。

　　例如大華基于視頻AI和無源RFID技術，推出射頻視頻一體化感知設備，AI精準識別不戴安全頭盔、載人、闖紅燈、逆行等電動車違法行為，并智能取證，幫助緩解警力壓力;

　　同時，通過RFID電子車牌，借助視頻感知系統，解決電動車牌真偽難辨、遮擋、雨霧天氣等難題，實現電動車身份精準識讀，讓非現場執法更高效。

　　科達全結構化攝像機AI算法升級可自動識別騎乘人是否安全佩戴頭盔，輔助交警推進非機動車安全頭盔佩戴監管，并可與人像數據庫進行業務關聯，為違規處罰提供執法依據，通過統計數據為相關部門政策優化提供數據支撐，促進安全佩戴頭盔習慣的養成。

　　目前來看，針對智能交通領域，安防通過融入人工智能基本構建起了全車型、全方位的交通安全治理體系，助力提升數字化治理水平。同時深度挖掘大數據價值，幫助提升數字社會治理的創新能力，助力城市交通秩序、交通文明改善。