道路監控是影像監控系統中規模最大，同時也是工程複雜度較高的應用場域。在道路監控系統建置案中，我們經常可以從投／開標資訊中發現，同樣規模和需求的案件最後公告的決標金額卻天差地遠，由此也突顯出一些經常出現在用戶與廠商（包括產品供應商、承攬工程商）之間的認知差距與怪象。
影像條件認知不同 用戶預期效果落空
影像監控攝影機在道路監控中的重要性不言而喻，而如何體認攝影機的影像效果與應用優勢是用戶與廠商最關注的問題。影像清晰度無疑是道路監控系統最關鍵的要素，影像越清楚，效果越明顯，監控的體現越好，道路安全應用業務要求的準確度也就越高。
無可否認，「高清化」已經成為道路監控的技術發展與應用指標。現階段1組道路高清攝影機已可能達到過去數支普通類比標清攝影機的監控效果，其監控覆蓋面也更寬廣，且當影像分辨率更高時畫面內容就會更豐富。當監控攝影機處在相同的位置時，過去的標清攝影機僅能提供高清攝影機約1/2∼1/3的影來監看車牌，3個車道就須用3台標清攝影機才能達到監控全景的要求;但若改用高清攝影機則僅用1組全高清（FHD）或2組高清（HD）攝影機，就可達到比原來類比標清攝影機更好的效果。
然而，由於用戶和廠商雙方對影像條件瞭解與認知的程度不同，用戶可能對合約規範訂得過於寬鬆;而廠商基於得標金額偏低且必須維持利潤的情況下，僅以符合最低標準的產品應付了事。最終，用戶還是得不到以真正的高清攝影機使道路監控影像有最大覆蓋面積和細節更清晰的效果。
易被忽略的重點：監控環境、傳輸方式
由於道路環境千變萬化，若想獲得清晰、穩定的監控畫面，攝影機在水平解晰度、超寬動態（WDR）、自動白平衡（AWB）、影像信號位準調整（ALC）、數位雜訊抑制（DNR）、自動增益補償（AGC）、亮度信號（BLC）、彩色信號、邊緣補償、畫素損壞自動調整與恢復⋯等的指標上都必須有一定程度的數值規範與要求，才能算得上是適合道路監控使用的高清攝影機。
但是，對於道路監控高清影像的需求，產品供應商或工程商通常都會拿室內機型的攝影機來用，甚至不瞭解道路監控攝影機在各種環境條件下一些產品製造參數的特性，造成現階段道路監控系統在監看、錄影及事後的調閱上產生極大的品質落差。廠商應該要把握住道路監控影像快速變化的特定需求，且無論是在色彩、整體畫面品質、影像處理及分析上都要面面俱到，更要擁有即時影像編／解碼性能，讓快速移動的道路目標在光線不足、低照度甚至全黑的場景中都能夠得到接近視覺還原的要求。
除了攝影機的影像品質，道路監控的傳輸方式則更加重要。往往道路監控系統在前端與後端的設備都達到一定水準，然而當所有影像資料和控制透過VPN區域網路建置最終連上外部網路後，卻無法取得電信運營商對於網路頻寬與傳輸條件的保證，使得道路監控系統要求的結果又敗在網路傳輸條件上。這是否可以解決？當然可以！在合理的標案金額下對於電信網路的租用應該不成問題，但若惡質的低價搶標又不顧及用戶的需求，這個結果就會不斷地惡性循環下去。
全IP網路化：用戶想要但工程商不願意？
現在道路監控應用IP攝影機（純IP信號）與同軸高清攝影機（類比伺服器信號）的比例大約是50：50，據了解未來3年左右大多數的道路／交通監控系統將會全面IP化。這也突顯了用戶與工程商之間存在著差異─用戶期望IP化，而大多數工程商則認為同軸高清或許更適合道路監控，理由包括：
1、 同軸高清攝影機在傳輸過程中沒有產生壓縮與封包的處理，不會像IP攝影機產生影像延遲問題，道路交通提供真正意義上的即時監控。
2、 在道路汽車高速行進過程中，傳統的25張/秒影像如果用IP攝影機會有影像拖影，同時還會伴隨大量運動模糊而出現馬賽克現象。而同軸高清攝影機可以不經編碼傳輸，不像IP攝影機須考慮編／解碼能力問題，可以輕鬆將畫面張數提升到至少60張/秒，有效地解決移動目標拖尾與移動場景模糊的問題。
但這也是廠商不想增加產品成本與施工難度所造成的錯誤認知。由於編／解碼晶片的改進，目前IP網路高清攝影機已經可以提供經壓縮的低流量、高張數、高清晰圖像，對路況監控影像的完整性已有足夠的保障，還能大幅提升違規車輛、行人及車牌辨識的準確度，對各種違規狀態、行為甚至是人臉進行分析辨識，提供最有效的Snapshot影像，對用戶在道路監控的需求上提供更進一步的升級功能。
無法規避的未來需求：智慧化、大數據
奠基於數位化、網路化環境日益成熟，市場對智慧化、物聯網、雲端、大數據等最新科技的應用需求也日趨強烈，道路監控也不例外。以智慧影像分析和道路監控大數據應用來看，技術的實現、用戶的需求都已明確擺在眼前，然而產品供應商和工程商們是否已正視？本身是否有能力提供相應的服務呢？
智慧影像分析應用
在道路狀況日益複雜的情況下，光靠人眼要從龐雜的監視影像裡識別道路事件或可疑跡象是遠遠不夠的，就算花費大量的值班人力盯著令人眼花撩亂的大電視牆也無法起到明顯的作用。因此，智慧影像分析（IVS）技術的應用益形重要。未來，在滿足高清道路監控的前提下，結合智慧影像分析、影像感知、影像壓縮、通信⋯等模組化晶片及技術，將是道路監控攝影機必然發展之路，也是廠商必須正視的用戶需求。
智慧影像分析技術源自電腦視覺與AI人工智慧的研究，此技術應用於道路監控系統上，將能借助電腦強大的數據處理能力過濾掉影像中無用或干擾的資料，自動分析、抽取影像來源中的有用資料，使道路監控系統中的攝影機不但成為人的「眼睛」，也使系統上的智慧影像分析技術成為人的「大腦」，並具有更聰明的自我學習模式。在道路監控的應用上能做到如：車牌辨識／資訊管理、交通流量檢測、贓車黑名單比對、車輛逆向、行車拋棄物品、交通事件／流量數據和違規數據管理等。
道路監控大數據應用
道路監控系統的智慧化主要是為了緩解道路擁塞，若是進一步在城市道路中設有物聯感知資料收集系統，即可將道路路況、天候情況以及裝有GPS車載系統的汽車行車資訊通通收集到道路監控資訊後台，同時透過精準的識別與運算系統記錄下車輛車牌與行車資料，以及道路車速、流量、車種與車道運用承載率⋯等相關數據。採集後分析而得到的資訊，即是可對城市道路進行車量分流、車速調節、事故疏解以及號誌燈秒差調整⋯等管理的道路監控大數據應用。
而最新的道路監控需求方案是以持續的目標軌跡追蹤、預先告警、道路目標行為判別技術，代替傳統類比埋地線圈偵測技術，提高了系統對於道路上車輛及行人異常行為的預警能力，以及對重要節點道路交通資訊的遠端掌控功能，為交通管理、治安管控、刑案偵察等治安工作提供技術保障。
結論
總之，道路監控系統的建置，是需要用戶與產品供應商、工程商共同對應用需求有相同認知與體驗的，任何單方面的要求與供給都不能滿足道路監控系統建置品質與應用效果的最大化。唯有在用戶端以合理的價格與規範提出需求，產品供應商及工程商提供符合標準的產品及工程品質，才能創造供需雙贏的局面。