智能交通摄像机对高清监控和存储的要求；
市场需求是技术发展的重要驱动力，在“看得见”到“看得清”的大趋势下，相机正从标清产品向高清产品快速发展。根据市场研究机构给出的数据，2008年以来高清摄像机的年增长率在70%左右，2015年高清摄像机和标清摄像机的市场份额达到1: 1。高清摄像机市场的快速发展，不仅给智能交通用户带来了良好的体验，对后端存储和一系列工业存储应用功能也有了线性的增量需求。随着摄像技术的快速发展，存储容量迅速增加，越来越多的传统数据产品厂商和监控厂商进入监控存储领域。
目前制约智能交通行业高清监控存储发展的关键因素是行业未达成共识，标准不统一，软硬件不兼容。就存储技术而言，在硬盘技术的安全性和可靠性、数据存储效率、视频数据的智能分析等方面还有很大的提升空间。
智能交通已经进入大数据时代。利用前端数据采集设备采集的海量、多样化数据，快速、深入地挖掘这些数据的潜在价值，已经成为智能交通的一个新的业务应用。在基于大数据的智能交通系统中，智能交通摄像机作为前端数据采集设备之一，承担着结构化过往图片、视频中车辆特征非结构化数据的重要任务，每一个结构化的过往数据都会成为后端大数据平台中数据计算的基本元素。这就要求智能交通摄像头具备更多的特征采集功能，比如车牌号、车身颜色、车辆识别，甚至详细的车型识别。在大数据应用业务中，我们可以进行查询、检索、 通过多条件组合等计算模型，基于这些属性进行判断等服务。
智能交通摄像机已经走过了十几年的历史，不断经历着市场的考验和技术的革新。上世纪末，中国出现了现代卡口和电子设备，迈出了智能交通摄像头的步伐。随着技术的发展，方案也在不断创新，从标清时代的标清摄像头特写和全景抓拍，工控机和采集卡的方案，到高清时代的工业摄像头和高清数码相机的方案，再到集车辆检测和车牌识别等算法于一体的视频检测一体机，是现在的主流方案。我们看到，在智能交通摄像机的发展史中，重要的发展线索依赖于成像元件的技术发展， 硬件平台和智能算法。在这个产业链中，摄像头和算法厂商也在不断融合，推动智能交通摄像头向高清、智能、集成化方向发展。历史总是惊人的相似。在这个开发过程中，总是市场的业务需求推动技术和产品向前发展。
智能交通摄像头的主要元素:车和人
在今年之前，对智能交通摄像头的普遍理解是，交警行业更注重违法行为和证据链的有效性，而公安行业同时注重车辆特征和驾驶员的人脸信息，是公安监控的重要数据源之一。一些一线城市甚至严格要求人脸尺寸为100x100像素；
但在交警行业，由于证据链的主体只有车辆和违法流程，因此存在很多扣分的现象。在交通管理科学研究院发布的《闯红灯自动记录系统通用技术要求征求意见稿》中，我们注意到了更新的内容:“驾驶员面部特征采集”。这是对违法闯红灯取证严谨性的标准更新。虽然是否会在新标准中实施还不得而知，但足以反映出标准制定部门对这一应用趋势的认可。《驾驶员面部特征采集》标准草案说明:系统应能记录机动车闯红灯行为对应的驾驶员面部特征图片，驾驶员面部分辨率应不低于50×50像素， 可以作为认定机动车闯红灯违法驾驶员的参考依据。对卡口过往车辆图片中的驾驶员人脸进行特征切割，作为公安监控人脸数据库的数据补充。这样就对智能交通摄像头的分辨率和清晰度提出了更高的要求。相信高清和超高清将是未来产品应用发展的一个趋势。从功能设置上可以看出，这种变化也来源于交警行业的业务诉求:严密的违法取证证据链，规范的违法处罚流程，遏制驾驶积分非法交易。在发布的《基于交通技术监控记录处理交通违法行为的指导意见》中，也有相应的要求:“通过辨认证据图片、图像或者当事人的书面陈述、签名，询问当事人，收集证人证言，审查当事人提供的证据，能够认定机动车驾驶人的，该证据应当