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**现阶段提出的，对实时检测技术的需求主要是两点，道路监控和安防方面。
道路监控这边是最方便的，不管是高速路，高架，重要街道口，**早就已经部署了数不胜数的道路摄像头。
这个需求的场景非常固定，摄像头是不会动的，拍摄的角度也不变化，只是画面中一直车来车往，有时候可能会有行人或者非机动车辆出现。
像高速路，高架路上就更简单了，来往的除了车基本上啥也没有，非常的好做。
不过，**在这些图像上的需求却有所不同。
孟繁岐提供的基础技术，是在图片中框选出一些物体，并标注它们是什么。
可**在道路检测上的重点需求并不是这个，我特么视频里全是车，还用你给我标注这些都是车？
你给我标出来干嘛呢，我拍的时候就知道了，这些路上一直都是车来车往。
所以虽然**方面目前的意向十分积极，很看好白度，但是白度却非常焦虑，忙得是焦头烂额，李彦弘和余恺这几天都没怎么好好睡觉。
这是一个巨大的机遇，也是一个巨大的挑战。
如果能够短时间内完成需求，全国那么多的道路监控摄像头，这得是多大的订单啊？
当然，李彦弘也很熟悉，这里面肯定会有逐个试点，慢慢推进的过程。但他有信心，只要第一单顺利，后面的推进一定是势如破竹。
因为这种东西的现代化智能化，会是一个不小的政绩，李彦弘很清楚**方面负责人最大的动力是什么。
政绩+白度方面的辅佐宣传，李彦弘想不出对方不积极推进的理由。
但说一千道一万，现在有一个最大的难题，那就是百度这边不知道该怎么去做。
他们才刚刚接手孟繁岐的代码，虽然消化了大概做法，但对不少地方为什么要这么做，用其他的做法有何优劣，还缺乏深入的理解。
如果让孟繁岐了解到**在道路检测方面的需求，他还是相当熟悉的，核心点就是超速检测和违章检测。
其中超速检测呢是主要需求，说白就是通过对比视频中不同帧之间车辆位置的变化，直接计算其实时的车速。
由于摄像头角度固定，帧之间的间隔也是固定，所以只要从位置变化中计算出车辆行驶的距离，就可以计算车速了。
但这里有一个难点，那就是你怎么知道不同图片中哪些车辆是同一辆呢？这里就涉及到物体追踪技术。
