视频结构化技术能够从多个维度优化现有的智慧交通业务，将原本数量巨大、响应迟缓、且大部分没有应用价值的视频数据进行精缩，转化为查找更便捷、存储空间占用更小且可被深度挖掘的高密度数据，助力警务升级，提升视频图像信息服务警务实战的能力，使图像信息在交通管理过程中发挥出更大的作用。
1.贴近实战——从视频中提取目标关键特征
视频是基础资源，提供了大量的图像信息，但存在如下问题：
1.警务人员主要关注的是视频中的机动车、非机动车这些基础的情报信息，而实际上众多的监控图像资源中包含大量冗余的数据信息。目前缺少自动提取与挖掘关键信息的手段。
2.视频图像占存储空间大，一般的监控视频数据存储一个月即删除，关键信息无法得到长时间保存。视频结构化提供基于机动车、非机动车、行人目标的情报信息的提取，基于事件的定位、信息挖掘等，让监控图像从以往图像传送器变成主动的、智能的，可对图像进行分析的识别工具，有效的将图像信息转换成有价值的数据，从而协助警务部门更便捷的进行交通管理工作。
2.研判——基于特征比对的海量图像检索及交通数据挖掘
利用特征提取，在结构化数据库中检索相似目标特征。以交通违法和交通事故分析为基础，开展交通信息综合分析研判，进行数据挖掘。通过以图搜图，可快速在海量信息中定位到关键点，从而有效的减少人工查看的时间，减少人力投入和侦查时间，实现不同情况下案情的快速研判比对分析。
同时基于车辆结构化出的关键特征信息，形成过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，实现对公路运行车辆的构成、流量分布、违法情况进行常年不间断的自动记录和分析，为交通管理部门提供有力的统计数据。
3.服务管理——长久保存结构化数据和图像信息
通过对视频存储录像及实时视频的视频结构化，抽取交通管理业务中关注的图像信息，对图像信息中的重要情报信息进行汇聚与存储，同时方便后期的统计、管理，为各业务部门应用包括数据交换共享、数据查询检索、比对分析、统一研判等服务提供数据支撑。
视频结构化技术与智慧交通领域结合，可通过视频信息分析提取和网络共享全面实现视频监控图像的智能化、数据化，实现以视频结构化系统自动处理为主的视频图像处理和分析，并转化为警务工作可用的数据信息，拓展视频图像在智慧交通工作中的应用模式，实现以实际警务业务为核心的多样、易用、便捷的视频按需服务应用。(作者：才薇)
