從911事件以來，台灣警政單位對安全監控系統的推動不遺餘力。筆者個人認為，在台灣，除了大型建設案之外，對於安全監控這一塊的警政預算，每年都用心投入許多規劃與人力。下面就針對台灣道路監控系統的演進，簡單敘述如下：
國內道路監控的發展
第一代的道路監控設備為前端類比攝影機結合擷取卡，在前端具有儲存功能。當有民眾報案，再經由員警到現場調閱錄影資料，以追捕可疑犯人。
第二代設備建構在網路的便利上，前端資料除了現場端錄影之外，還可將資料傳回、儲存在警局的機房或資訊處理中心內。
第三代可以將影像資料進行事後智慧影像分析，利用車牌辨識搜尋引擎功能，針對特殊車牌進行辨識跟比對動作;或是其他影像分析功能進行一些特徵分析，例如：人臉抓拍、顏色比對等，但當時成效較為有限。
第四代的突破則在於將前端設備賦予智慧影像分析功能，只將重要的事件或照片記錄下來，傳送到遠端儲存設備，可減少許多不必要的頻寬及硬碟空間。之後則可以到遠端儲存設備調閱相關資料，甚至透過雲端架構，將可疑車輛進行大規模的搜尋。
第三代與第四代是目前台灣各地警政系統的兩大主軸，接下來，會再朝向所謂智慧前端設備的報警及後續警政民防的結合，日後追捕可疑車輛不再只限於警政單位，未來或許人人都可以利用警政App協助警方查緝，警民合作，創造一個更和諧的社會。
台北市道路監控系統提升破案率
以台北市的道路監控系統為例，由於其為首善之都，所建構的系統自然成為其他縣市跟進的重要參考。台北市道路監控專案早在民國97年就開始規劃及執行第一階段，當初規劃了將近1萬3,000多支的攝影機，其中以類比攝影機為主，網路攝影機為輔（當時網路攝影機尚未普及成為主流）。第一階段已經先架構起前端車牌辨識的機制，採用所謂的嵌入式設備，規劃40幾台的前端車牌辨識器。第一階段的建構架設基礎其實是最為困難解決的部分，讀者不妨思考一下，如何容納1萬3,000多支攝影機的影像資料，然後經由後端平台系統又可以有效管理每一支攝影機的影像資料及資訊回饋。坦白說，這在當時的台灣，絕對是最大也最為經典的專案。除此之外，要架設1萬多支的攝影機，所受到的外界干擾可說非常劇烈，許多民眾對攝影機產生敵意，覺得自己被偷窺、被監視，故內心相當排斥，導致很多工程上的延遲及相關單位整合上的困難，最後政府甚至祭出罰則來促使專案如期進行。
歷經波折的道路監控系統建構好後，從台北市政府警察局每年的年度報告，可以看出其帶來的成效，也讓民眾逐漸改變對攝影機的觀感。以下簡單摘錄其中幾則數據：101年，搶案破案率達到完美的100%;102年，搶奪案32件全破;103年截至3月，搶案依然全破。這段期間出現一些令社會關注的重大刑案，包括：2個月內抓到搶劫運鈔車的雨衣大盜，12小時內鎖定新東陽董事長槍擊案、永康街殺人搶錢案嫌犯。台北市現在每平方公里，平均有55支錄影監視器，不啻是給歹徒的公開警告。
前端車牌辨識攝影機 道路監控創舉
目前台北市二期道路監控案，擴增第一階段尚未佈建的搜尋重點區域之安全監控設備，新增約2,000多支高解析度網路攝影機，其中包含200多支的車牌辨識專用攝影機，且採用了所謂的前端車牌辨識的機制，大大提升了針對車輛追蹤及管理的能力，這是目前台灣道路監控的一個創舉，也是首例。把車牌辨識的技術從後端電腦平台分析挪到前端的路口，當中有很多技術的突破，也間接滿足實際專案發展所必須要具備的技術能量。一個大型的道路監控系統中包含了多樣的技術結合，這些技術應用在學術或研究單位基本上可行，因為環境是可控的;但到了實際場域上，效果往往打了很大的折扣，並非單一產品加上網路的應用便可以達到。當然現階段的技術仍無法要求100%的準確性，例如車色的判別在夜晚攝影機轉成紅外線黑白攝影機時，就沒辦法做出車色判斷。
都市化的演進，其伴隨而來的網路技術也蓬勃發展。但網路並不是免費的，相對於其他設備費用而言，網路成本是經年累月的成長，當佈設越多的攝影機，網路費用自然就提高許多。台北市有賴之前的經驗，目前正大規模建置光纖，雖然現今尚未看到實際的效果，但相信可以降低許多後續網路頻寬的費用。
現在的民眾已經了解，攝影機不是監督人民的設備，而是幫助維護居家安全、打擊犯罪的工具。監控設備有其存在的必要性，而道路監控的使用效益利多於弊，端看我們用什麼心態來看待。