下载文档原格式
智能交通系统中的违章行为自动识别技术介绍智能交通系统的快速发展为道路交通管理带来了巨大的便利和效益。
然而，随着车辆数量的增加和驾驶员的行为问题，违章行为也变得十分常见。
为了维护交通秩序和保障道路安全，违章行为自动识别技术应运而生。
违章行为自动识别技术是基于计算机视觉和图像识别技术的应用，旨在通过摄像头等设备对道路交通场景进行实时监测和分析。
此技术可以实时检测驾驶员的违章行为，如闯红灯、超速行驶等，并在违章行为发生后迅速生成违章证据。
首先，违章行为自动识别技术依赖于先进的计算机视觉算法。
利用计算机视觉技术，系统可以将摄像头拍摄到的交通场景图像转换为数字数据，并通过图像处理、特征提取等方法，提高对违章行为的识别准确性和效率。
例如，对于闯红灯行为，系统可以通过检测红灯和车辆位置的变化，精确判断车辆是否违反交通信号灯规定。
其次，违章行为自动识别技术依靠大规模数据库和高性能计算设备。
当系统检测到可能存在违章行为时，它会立即与交通违法数据库进行比对，查找是否有匹配的记录。
为了保证实时性和准确性，这些数据库需要包括全国范围内的违章记录和相关信息。
同时，高性能的计算设备可以在短时间内完成大量数据的处理和分析，提供快速的识别结果。
除此之外，违章行为自动识别技术还可以与其他交通管理系统进行整合。
通过与智能交通信号控制系统和交通管理中心的联动，系统可以根据实时的路况和交通流量信息，针对性地进行违章行为的监测和处罚。
这种综合应用可以最大限度地提升交通管理的效率和准确性。
然而，尽管违章行为自动识别技术在道路交通管理中发挥着重要作用，但也面临着一些挑战和限制。
一方面，图像质量、环境光线和天气条件等因素会对技术的识别效果产生影响，可能引发误判或漏判的情况。
另一方面，用户隐私问题也需要得到重视，如何在保障交通安全的同时保护驾驶员的个人信息是一个需要解决的难题。
综上所述，违章行为自动识别技术是智能交通系统中的一项重要应用。
依靠计算机视觉和图像识别技术，该技术可以实时监测和分析驾驶员的违章行为，并为交通管理提供准确的违章证据。
智能交通系统中的违章行为自动识别技术介绍智能交通系统是现代城市交通管理的重要组成部分，而在这个系统中，违章行为的自动识别技术扮演了至关重要的角色。
本文将介绍智能交通系统中的违章行为自动识别技术的原理和应用。
一、违章行为自动识别技术的原理违章行为自动识别技术是指利用计算机视觉、图像处理和模式识别等技术，对交通场景中的违章行为进行自动检测和识别的过程。
其原理主要包括以下几个方面：1. 视频监控：智能交通系统通常安装了大量的视频监控摄像头，通过实时监控交通场景，并将摄像头拍摄到的交通图像传输给违章行为自动识别系统。
2. 图像预处理：在传输到违章行为自动识别系统之前，图像需要经过预处理步骤，包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
这些步骤有助于提高后续违章行为检测和识别的准确性。
3. 违章行为检测：在预处理之后，系统会使用计算机视觉和图像处理技术，对交通场景中的违章行为进行检测。
例如，可以利用目标检测算法来检测交通违章行为中的车辆，并将其与交通法规进行比对。
4. 违章行为识别：一旦违章行为被检测到，系统会进行进一步的处理，通过模式识别技术对违章行为进行分类和识别。
例如，可以利用车牌识别算法来识别车辆的牌照信息，进一步与交通法规进行比对。
5. 结果输出：最后，系统会根据识别结果产生相应的输出。
例如，可以生成违章行为的图像或视频记录，并将其存储或发送给相关交通管理部门。
二、违章行为自动识别技术的应用违章行为自动识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用。
以下是该技术的几个主要应用领域：1. 交通违章行为执法：利用违章行为自动识别技术，交通管理部门可以更加高效地对交通违章行为进行执法。
通过识别和记录交通违章行为，相关部门可以采取相应的惩罚措施，提高交通管理的效果。
2. 路口监控和信号控制：违章行为自动识别技术也可以应用于道路交叉口的监控和信号控制。
通过实时检测交通违章行为，系统可以根据实际情况调整信号灯的控制策略，提高交通流量的效率和安全性。
智能交通系统中的智能识别技术随着科技的不断发展，智能交通系统作为一种智慧型交通方式，越来越被广泛应用于各种城市交通场景中。
其中，智能识别技术作为智能交通系统的关键技术之一，为交通管理和安全保障提供了重要的技术支持。
本文将从智能交通系统中的智能识别技术入手，探讨其在实践中的应用和未来发展。
一、智能交通系统中的智能识别技术智能交通系统中的智能识别技术主要包括图像识别技术、视频识别技术、车牌识别技术和人脸识别技术等。
这些技术的目的是通过智能化的手段对交通场景进行分类、识别和分析，实现智能化的交通管理和服务，提高交通效率和安全性。
图像识别技术是智能交通系统中最基础的技术，它通过对交通场景中的图片进行分析和识别，识别出其中的车辆、行人等信息，并对其进行分类和统计。
视频识别技术则是在图像识别技术的基础上发展而来的，它不仅可以对静态的图像进行识别，更可以对动态的视频进行处理，并提取出其中的运动信息和特征，实现对运动目标的跟踪、识别和分析。
车牌识别技术和人脸识别技术则是智能交通系统中的两个重要的辅助识别技术。
车牌识别技术通过图像识别和特征提取的方式，识别出车辆牌照上的字符信息，并进行分析和统计。
人脸识别技术则是针对交通场景中行人的身份识别和统计，它通过图像识别和面部特征提取的方式，识别出人脸信息，并进行分类、统计和分析。
这些技术的发展，为建设智慧型城市和实现智能化的交通管理和服务提供了良好的技术支撑。
二、智能识别技术在实践中的应用智能识别技术在智能交通系统中的应用非常广泛，它已经被应用于城市交通管理、出行服务、公共交通、安全保障等领域。
下面我们就来看一下智能识别技术在这些领域中的具体应用案例。
1、城市交通管理：智能交通系统通过建立完整的城市交通信息系统，运用智能识别技术对交通场景进行全方位的观测和分析，从而实现对城市交通状况的全面掌握和有效管理。
具体来说，通过视频识别技术和车牌识别技术，智能交通系统可以对城市道路进行实时监控和实时交通流量监测，并对违法和拥堵现象进行及时处理，从而实现快速的交通疏导和维护。
智能交通中的车辆识别技术教程随着城市化进程的加快和车辆数量的不断增加，交通拥堵问题已成为城市中的一大挑战。
为了解决交通拥堵问题，提高道路安全性，智能交通系统应运而生。
而车辆识别技术作为智能交通系统中的重要组成部分，起到了关键的作用。
本文将介绍智能交通中常见的车辆识别技术及其应用。
一、车牌识别技术车牌识别技术是智能交通系统中最常用的一种车辆识别技术。
它通过识别车辆上的车牌号码，实现对车辆的自动辨识。
车牌识别技术可以分为两个主要步骤：车牌检测和车牌字符识别。
在车牌检测中，算法应能够检测到车辆图像中的车牌位置。
而在车牌字符识别中，算法则需要将车牌中的字符识别出来，通常使用模式识别算法完成。
车牌识别技术广泛应用于停车场管理、交通违法监控等场景。
通过将车牌号码和车辆信息进行关联，可以实现自动化的车辆进出控制和违章处罚。
二、车辆型号识别技术车辆型号识别技术是指通过识别车辆的外观特征，实现对车辆型号的自动辨识。
对于这种技术，首先需要建立起车辆型号的数据库，然后通过在图像中匹配与数据库中车型样本的相似度，实现对车辆型号的识别。
车辆型号识别技术可以广泛应用于道路监控、违章抓拍等场景。
例如，在追捕逃犯时，通过识别车辆型号可以更准确地锁定逃逸车辆。
三、智能交通信号灯识别技术智能交通信号灯识别技术是指通过识别交通信号灯状态，实现对车辆行驶状态的自动辨识。
这种技术通常使用计算机视觉算法，通过对图像中的信号灯进行识别和分析，来判断交通灯当前的状态。
智能交通信号灯识别技术在交通管理中起到了重要作用。
例如，在交通拥堵时，通过识别交通信号灯的状态，可以自动实施智能交通调度，提高交通效率。
四、车辆行驶轨迹分析技术车辆行驶轨迹分析技术是指通过识别和分析车辆行驶路径，来研究交通流量、道路状况等相关问题。
这种技术通常使用全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）进行数据收集和处理。
车辆行驶轨迹分析技术可以为交通规划和交通管理提供重要的参考依据。
智能交通系统中的车辆自动识别技术智能交通系统是当今社会发展的必然趋势，它通过应用先进的技术手段，提高交通效率、减少交通事故、改善城市交通环境。
而车辆自动识别技术作为智能交通系统中的重要组成部分，发挥着关键的作用。
本文将探讨车辆自动识别技术在智能交通系统中的应用和发展。
一、车辆自动识别技术的概述车辆自动识别技术是指通过利用计算机视觉、图像处理、模式识别等技术手段，对车辆进行自动识别和分类。
它是智能交通系统中的核心技术之一，可以实现车辆的自动监控、违章检测、交通流量统计等功能。
目前，常用的车辆自动识别技术包括车牌识别技术、车辆型号识别技术、车辆颜色识别技术等。
二、车牌识别技术的应用车牌识别技术是车辆自动识别技术中的重要组成部分，它可以通过对车辆的车牌进行自动识别，实现车辆的自动监控和管理。
在智能交通系统中，车牌识别技术被广泛应用于交通违法监控、停车场管理、高速公路收费等方面。
通过车牌识别技术，可以实现对违法车辆的自动抓拍和追踪，提高交通管理的效率和准确性。
三、车辆型号识别技术的发展随着车辆种类的增多和车辆型号的多样化，传统的车辆型号识别技术已经无法满足实际需求。
因此，研究人员开始探索新的车辆型号识别技术。
基于深度学习的车辆型号识别技术是目前的研究热点之一，它通过构建深度卷积神经网络，实现对车辆型号的自动识别和分类。
这种技术具有较高的准确性和鲁棒性，可以应用于交通违法监控、车辆统计等领域。
四、车辆颜色识别技术的应用车辆颜色识别技术是指通过对车辆的颜色进行自动识别，实现对车辆的分类和统计。
在智能交通系统中，车辆颜色识别技术被广泛应用于交通流量统计、车辆调度等方面。
通过车辆颜色识别技术，可以实时统计不同颜色车辆的数量和比例，为交通管理和规划提供科学依据。
五、车辆自动识别技术的挑战和发展方向尽管车辆自动识别技术在智能交通系统中取得了一定的进展，但仍面临着一些挑战。
首先，车辆自动识别技术的准确性和鲁棒性有待提高，特别是在复杂的交通环境下。
智能交通系统中的违章行为自动识别与处理技术介绍智能交通系统作为现代社会交通管理的一项重要措施，凭借其高效、智能的特点，成为了城市交通运输的重要组成部分。
然而，在智能交通系统中，违章行为的发生依然屡见不鲜，给交通管理和公共安全带来了一定的隐患。
为了解决这一问题，违章行为自动识别与处理技术应运而生。
首先，违章行为自动识别技术是智能交通系统中的核心技术之一。
通过安装在交通路口、高速公路等关键位置的摄像头和传感器等设备，它能够对交通违章行为进行监测和识别。
比如，当有车辆闯红灯、逆行、超速等违法行为时，系统会立即将相关信息传输到中心服务器，进行违章行为自动识别。
这种技术的高效性和准确性，使得违法行为者难以逃脱处罚，有效减少了交通违法行为的发生。
其次，违章行为自动处理技术是违章行为自动识别技术的延伸和完善。
一旦违章行为被自动识别出来，系统会自动生成相应的违法记录，并根据不同的违法行为，采取相应的处理措施。
例如，对于闯红灯的行为，系统可以自动触发红灯抓拍设备进行拍摄，将违法证据存档；同时，系统还可以自动将违法行为者的违法信息发送至相关部门，实现即时处罚和违法行为记录沉淀。
这种自动处理技术不仅提高了处罚的效率和准确性，同时也减轻了执法部门的负担，提升了交通治理的效果。
此外，违章行为自动识别与处理技术的发展也面临一系列的挑战与机遇。
首先，技术的准确性依然是一个亟需解决的问题。
尽管目前的技术已经能够达到较高的准确性，但是仍然存在识别误差的情况。
特别是在复杂的交通环境中，如拥堵路段和高速公路等，准确识别违章行为变得更加困难。
因此，如何提升系统的准确性，是追求更加精准处理违章行为的关键。
其次，数据隐私和安全问题也需要重视。
违章行为自动识别与处理技术需要收集大量的交通数据，对于车辆和行驶者的隐私保护是一个重要的课题。
因此，如何在系统设计中加强对数据的安全保护，保证数据不被滥用和泄露，是技术发展中的必然要求。
最后，违章行为自动识别与处理技术的发展离不开政府、企业和社会的共同参与。
智能交通中的车牌识别技术的使用教程智能交通系统使用了许多先进的技术来提高交通管理的效率和安全性。
其中之一就是车牌识别技术。
车牌识别技术通过对车辆的车牌进行自动识别，能够在交通监控、停车场管理、智能收费等场景中发挥重要作用。
本文将提供一份详尽的车牌识别技术使用教程，帮助读者了解车牌识别技术的原理和使用方法。
一、车牌识别技术的原理车牌识别技术通过将车辆的车牌图像进行处理和分析，识别出车牌上的字符和数字，并将其转化为文字信息。
车牌识别技术的主要原理分为以下几个步骤：1. 车辆检测：通过图像处理技术，对一幅图像中的车辆进行检测和定位。
这一步骤可以使用传统的图像处理算法，如边缘检测和颜色过滤等方法。
2. 车牌定位：在检测到的车辆区域中，继续对车辆进行车牌定位，即找到车牌在图像中的位置。
这一步骤可以使用模式识别技术，如基于颜色、纹理和形状等特征的分类算法。
3. 字符分割：在获取到车牌图像后，将车牌上的字符进行分割，以便进一步识别每个字符。
字符分割可以利用垂直投影法、基于灰度差值的法、模板匹配法等多种方法。
4. 字符识别：将字符分割后的图像，通过字符识别算法进行识别，将字符转化为对应的文字信息。
字符识别算法可以采用传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），或者使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等。
二、车牌识别技术的使用方法现在我们将介绍一种基于开源软件OpenALPR的车牌识别技术的使用方法。
1. 安装和配置OpenALPR：首先，从OpenALPR的官方网站上下载并安装OpenALPR软件。
安装完成后，需要进行配置，包括设置车牌识别的默认参数、选择车牌识别引擎和训练数据的位置等。
2. 输入图像：以图像文件或实时视频流的形式输入车牌识别系统。
对于图像文件，可以直接使用OpenALPR提供的命令行工具进行处理。
对于实时视频流，需要使用相应的软件库进行图像获取和处理。
3. 车牌识别：通过调用OpenALPR提供的API或命令行工具，对输入的图像进行车牌识别。
智能交通系统中的车辆违章检测技术使用教程随着城市交通的不断发展和车辆数量的急剧增加，交通违章现象也日益严重。
为了提高交通安全，减少交通事故的发生，智能交通系统中的车辆违章检测技术成为了一种重要的工具和手段。
本文将为您介绍智能交通系统中常见的车辆违章检测技术及其使用方法。
1. 车辆违章检测技术概述车辆违章检测技术是通过安装在交通路口或者路段的摄像头、传感器等设备，利用图像识别、车辆识别、行为分析等技术手段来实时监测车辆的违章行为，如闯红灯、逆行、超速等。
通过自动化的检测和记录违章行为，交通管理部门可以及时采取措施进行处罚，提高交通违法的查处效率。
2. 车辆违章检测技术的应用场景车辆违章检测技术广泛应用于城市交通路口、公路、高速公路等地方。
在城市交通路口，摄像头通常会设置在红绿灯附近，用于检测车辆闯红灯、逆行、违规掉头等违法行为。
而在公路和高速公路上，车辆违章检测技术主要用于检测超速、违规变道等行为。
3. 车辆违章检测技术的工作原理车辆违章检测技术主要通过以下几个步骤来实现：首先，通过摄像头或传感器对车流进行实时监测和采集；其次，利用图像处理和车辆识别算法进行车辆的定位与识别；然后，通过行为分析算法判断车辆是否存在违法行为，如超速、闯红灯等；最后，根据判断结果生成违章记录并上报给交通管理部门。
4. 车辆违章检测技术的使用方法在智能交通系统中，车辆违章检测技术的使用方法如下：4.1 设备安装与调试在安装车辆违章检测设备时，应根据实际情况选择合适的位置和角度，确保能够充分覆盖目标区域。
设备安装完毕后，需要进行调试和测试，确保设备能够正常工作。
4.2 参数设置与调整车辆违章检测设备通常有一系列参数可以进行设置和调整，如监测区域、违章行为的阈值等。
用户可以根据实际需求进行适当的参数调整，以提高检测的准确性和灵敏度。
4.3 违章数据的处理与上传车辆违章检测设备会自动记录和存储违章数据，用户可以通过查看设备界面或者连接设备进行数据下载。
智能交通系统中的违章行为自动识别技术介绍智能交通系统的发展与应用成为当今社会交通管理的重要课题之一。
在智能交通系统中，违章行为自动识别技术作为其中一项重要的功能之一，旨在提高交通管理的效率和安全性。
本文将介绍智能交通系统中的违章行为自动识别技术的原理、应用以及存在的挑战。
一、违章行为自动识别技术的原理违章行为自动识别技术是指通过计算机视觉和图像处理等技术手段，对交通摄像头捕捉到的图像进行分析和解析，从而能够自动识别出驾驶员的违章行为。
该技术主要基于机器学习算法，通过大量的样本数据训练，使计算机能够准确地区分各种违章行为。
二、违章行为自动识别技术的应用违章行为自动识别技术已经在多个智能交通系统中得到广泛应用。
例如，在交通监控系统中，该技术可以自动检测和识别交通信号灯的违章行为，如闯红灯、逆行等，从而有效减少交通事故的发生。
此外，在高速公路收费系统中，该技术可以自动识别车辆的超速行为，对违章车辆进行罚款或追逐以维护交通秩序。
违章行为自动识别技术还可以应用于停车场管理系统中，自动识别车辆的违规停车行为，如占用残疾人停车位等，提高停车场的使用效果。
三、智能交通系统中违章行为自动识别技术的挑战尽管违章行为自动识别技术在实际应用中取得了一定的成效，但仍然面临着一些挑战。
首先，由于交通场景的多样性，不同的地域和环境可能存在不同的交通违章行为，因此需要针对性地进行算法训练和优化。
其次，交通摄像头捕捉到的图像可能存在模糊、光照不足等问题，这些都会对违章行为的准确识别产生影响。
再次，违章行为自动识别技术本身需要大量的图像样本进行训练和学习，而图像数据的标注和处理工作又需要耗费大量的人力物力。
此外，法规和法律的修改也会对违章行为自动识别技术的应用产生一定的影响。
总结违章行为自动识别技术作为智能交通系统中的一项重要功能，不仅提高了交通管理的效率，还有效地提高了道路交通的安全性。
通过机器学习和图像处理等技术手段，该技术能够准确地对各类交通违章行为进行识别与判断。
智能交通中的车牌识别技术教程车牌识别技术是智能交通系统的核心组成部分，它能够准确地识别和识别各种车牌信息，提高交通管理、追踪逃犯和车辆追踪等方面的效率。
本篇文章将为您详细介绍智能交通中的车牌识别技术，并提供一份教程，包括车牌识别的原理、流程以及常用的车牌识别算法。
一、车牌识别的原理车牌识别技术基于计算机视觉和模式识别领域的相关理论和方法。
其原理可以分为以下几个步骤：1. 图像获取：智能交通系统通过摄像机、雷达等设备，将车辆的图像或视频信息获取到计算机中。
2. 图像预处理：对输入的图像进行去噪、增强、边缘检测等操作，以便后续的车牌定位和字符识别。
3. 车牌定位：通过图像处理算法，找到图像中可能存在的车牌区域，并进行定位和裁剪操作，获取到车牌图像。
4. 字符分割：对得到的车牌图像进行字符的分割，将每个字符单独提取出来，便于后续的字符识别。
5. 字符识别：将分割得到的字符输入到字符识别算法中，识别出每个字符的具体内容。
6. 车牌识别结果输出：根据字符识别的结果，将识别到的车牌信息输出到智能交通系统中，进行后续的处理和应用。
二、车牌识别的流程下面是一般的车牌识别流程：1. 图像获取。
通过摄像机或视频设备，获取车辆的图像或视频信息，传输到计算机系统中。
2. 图像预处理。
对输入的图像进行去噪、增强、边缘检测等操作，以便后续的车牌定位和字符识别。
3. 车牌定位。
通过图像处理算法，找到图像中可能存在的车牌区域，并进行定位和裁剪操作，获取到车牌图像。
4. 字符分割。
对得到的车牌图像进行字符的分割，将每个字符单独提取出来，便于后续的字符识别。
5. 字符识别。
将分割得到的字符输入到字符识别算法中，识别出每个字符的具体内容。
6. 车牌识别结果输出。
根据字符识别的结果，将识别到的车牌信息输出到智能交通系统中，进行后续的处理和应用。
三、常用的车牌识别算法1. 基于颜色特征的算法：该算法利用车牌在颜色上的特殊性，如白色底板、黑色字体，并结合图像分割和模式识别技术，实现车牌区域的定位和字符的识别。
智能交通中的车辆违章行为牌识别化工学院白武鑫学号：9131038603192014年5月一、研究背景智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)源于日本和美国大规模道路交通运输智能化研究实验，起初这种研究主要进行道路功能和车辆智能化的研究，但是随着研究的不断深入，系统功能扩展到道路交通运输的全过程以及其相关服务部门，现在智能交通系统成为利用高新技术对传统的运输系统进行改造而形成的一种信息化、智能化、社会化的新型运输系统，它涵盖了电子技术、信息科技、模式识别、传感器技术等多门学科，是国家科研攻关的重点项目之一。
智能交通电子警察系统的发展，不仅对整个交通运输系统，而且对人们的生活方式和质量以及对社会的可持续发展，都将产生重要影响。
随着我国人均机动车保有量的快速递增，交通状况也日益受到人们的重视，如何有效地科学地实施交通管理，已成为中国政府和相关部门关注的焦点。
在一些大中型城市中，交通状况的管理水平对整个城市的发展尤为重要，而对违规车辆进行管理和监控则是其中一个极其重要的环节。
传统上对交通违章车辆监控主要是通过埋在地下的感应器或车轴传感器来实现，这些方法对路面有损坏，施工安装和维护都不方便。
随着视频技术的飞速发展和计算机运算速度的提高，基于计算机视频检测技术的交通监控系统已成为可能。
计算机视频检测与其它交通检测技术相比，主要特点是安装调试方便，不破坏路面，设备维护简单，不影响路面交通状况。
一个有效的交通监控系统，不仅可以提高交通系统的安全性，还可以提高道路的通行能力，同时，降低交通拥挤而造成的能源消耗和环境污染，因此建立一个高适应性、稳定性的交通监控系统势在必行。
随着现阶段智能交通的不断发展，建立这样一套视频检测和违规识别系统无论从实用角度还是从经济角度都具有非常好的应用前景。
如何有效地进行交通管理，越来越成为世界各国政府和有关部门所关注的焦点。
针对此问题，各种智能交通管理系统相继产生或者已在研发之中，而对违章车辆进行监控则是其中一个极其重要的环节。
传统上对交通违章车辆监控主要是通过埋在地下的感应线圈来实现，这种方法对路面破坏性大，施工和安装都不方便，并且要经常进行维修和维护。
随着视频技术的飞速发展和计算机速度的成倍提高，基于计算机视频检测技术的交通监控系统的实现己成为可能。
计算机视频检测较其它交通检测技术而。
苗主要特点是安装调试方便，对路面不会产生损坏，维护简单，不会对路面交通状况产生影响，并且可以得到很多交通信息。
二、解决方法由于普通的标清视频最高像素只有40万，包含的视频信息量较少，而高清视频分辨率有200万和500万，通过对高清视频的预处理，对运动车辆的检测和阴影消除，车辆轨迹的分析跟踪，车辆号牌的识别，最终对车辆交通行为的判定。
本文所研究的高清视频，针对安装在交通路口和重要路段的高清摄像机所拍摄的视频，为了保证视频质量，夜间需要对环境需要一定的补光，使24小时视频能够比较清晰的看清路口环境信息、车辆信息、车牌号牌信息。
目前，国内很多企业都有自主研发的ITS产品，如清华紫光与清华大学合作开发的新一代视频交通流量检测系统VS3001，深圳神州交通系统有限公司开发的VideoTrace'rM，厦f了恒深智能软件系统有限公司开发的HeadSun SmartViewer-II视频交通检测器，湖南天翼信息技术有限公司推出的智能交通视频图像处理系统，哈尔滨工业大学的VTD2000系列视频交通动态信息采集系统，亚洲视觉公司韵路段交通信息系统等等。
这些庶品大多数功能比较单一，虽能较好地实现视频检测的功能，但在实际应用中远没有达到预期效果。
视频检测是一个是以视频图像为分析对象，通过对设定的图像进行分析得出交通信息，主要包括：车流量、平均车速、占有率、车型等。
对这些数据的统计和管理可以有效的对整个城市的交通信息进行统筹和规划。
利用视频检测，除了可以提供一般的交通统计数据外，还可以进行事件检测，如交通阻塞、超速行驶、非法停车、不按道行驶、逆行等。
对于违规的事件，利用车牌识别系统可以对违规车辆进行记录和归档。
由于视频检测具备灵活性和多种附加功能，越来越受到人们的青睐。
目前，国际视频检测市场产品有：美国Autoscope、VTDS，Video Track-900、西门子的ARTEMIS、比利时的Trafition等违规识别主要是利用视频检测到的违规信息对违规车辆进行识别和记录的过程，车牌识别技术是智能交通研究的重要内容之一，它是和城市化进展、汽车普及、交通管理一起发展起来的，智能交通系统的核心就是车辆的信息化，准确无误地识别车辆。
在我国已经推广的汽车车牌是目前应用最广泛的车辆标识，正确的对汽车车牌进行识别是智能交通系统的重要组成部分。
基于视频检测的车牌识别技术则是把视频检测技术和车牌识别技术的统一化。
视频检测的关键是动态检测，即基于图像序列的检测，常用的方法主要有光流法、模板匹配法、特征匹配法、帧间差分法、背景差分法]等。
Koll等人在模板匹配法方面做了很多工作，他们首先根据先验知识，建立车辆的三维模型，然后将车辆模型用于车辆运动估计。
由于在现实中车辆的外形特征和运动特征多变，很难建立准确的模型，且模板匹配耗时长，所以在实际应用中，模板匹配法很难达到实时性，准确性也不高。
光流法的计算开销太大，不适用于交通流量的实时检测。
Smith和Brady在他们提出来ASSET一2系统中采用的是基础特征L匹配的运动检测方法，这种方法需要预先知道目标的外形特征，这在实际应用中往往是无法满足的。
帧间差分法虽然计算速度较快，但是损失了目标信息，而且容易受噪声的影响，检测精度和可靠性不高。
背景差分法被认为是最适合于交通视频中运动目标检测的方法，三、研究内容运动目标跟踪是一个融合图像处理、模式识别、自动控制、人工智能等多学科的高难度前沿课题。
在当今世界，随着现代科技的高速发展，运动目标跟踪技术已经在交通、生物医学、军事等领域得到了广泛的应用。
运动目标跟踪的目的是确定各运动目标的运动轨迹，其关键是在检测所得的静态前景目标和受跟踪的动态运动目标之间建立对应关系。
一般通过目标特征匹配的方法来实现对应关系的建立。
用于匹配的目标特征通常是那些与物理运动关系密切的特征，如位置，大小等，以及目标的形状和颜色等。
匹配时可根据各特征的重要性设置不同的权重系数。
目前，从跟踪对象来看，有跟踪刚体目标如车辆等和跟踪非刚体目标如人等：从跟踪视角来看，有对应于单摄像机的单一视角、对应于多摄像机的多视角和全方位视角；还可以从跟踪环境(室内或室外)、跟踪个数(单目标或多目标)、跟踪空间(--维或三维)、摄像机状态(固定或运动)等方面进行分类。
目前，常用于车辆跟踪的方法有：1．3D模型匹配法：D．Koller采用三维车辆模型跟踪车辆。
采用模型方法跟踪车辆，鲁棒性好，缺点是要求车辆有详细几何模型，但一般很难得到所有车辆的详细模型。
2．区域跟踪法：通过匹配的方法跟踪包含运动车辆的一个连通的区域。
在交通非常拥挤的情况下，车辆可能重叠在一起，很难分割出包含单个车俩的连通区域，此时这种方法实在难以实现可靠的跟踪。
．3．轮廓跟踪法：采用活动轮廓模型，首先提取目标轮廓，通过匹配动态更新的边缘轮廓的方法实现跟踪。
这种方法降低了区域跟踪所需的大量计算，但仍然不能克服车辆重叠的难题。
4．特征跟踪法：伯克利的D．Beyme和J．Malik等人采用跟踪车辆特征点的方法跟踪车辆，这种方法的优点在于即使车辆重叠在一起，也可以通过部分特征跟踪车辆。
四、运动物体检测算法运动物体检测是计算机视觉领域的重要研究课题之一，在汽车导航、工业控制、智能监控、人机交互等领域中有广泛的应用前景。
在现实生活中，运动物体携带了大量有意义的信息，因此将运动物体从实时变化的背景中快速而准确地分割出来是至关重要的。
在设计视频图像的运动物体检测算法时，检测算法应尽量满足下列条件：1．对环境的缓慢变化(如光照变化等)不敏感；2．应能够处理背景、前景目标和摄像机之间存在复杂相对运动的情况；3．对于复杂背景和复杂目标有效；4：能够适应场景中个别物体运动的干扰(如树叶的摇晃、雨雪纷飞等)：5。
能够去除目标阴影的影响；。
6．检测和分割的结果应满足后续处理的精度要求。
在实际应用时，根据应用场合设计不同的算法，这是因为至今还没有一种能够较好的处理各种情况的通用算法．大多数视频图像的运动物体检测和分割算法都是在一定应用假设条件下设计的，并且还要在算法的复杂度、精度和稳定性等方面综合考虑。
近年来，国内外学者对视频图像的运动物体检测技术进行了许多研究．目前比较常用的运动物体检测主体算法有三种：帧差分法、光流法和背景差分法。
（1）帧差分法帧差分法是基于视频图像序列相邻帧间强相关性的检测方法。
在摄像头固定的情况下，利用图像序列中前后几个相邻帧图像之间的差分来提取图像中的运动区域。
主要有相邻两帧图像差分和连续三帧图像间差分。
相邻两帧图像差分产生的噪声较大，且对于缓慢变化或者停止的运动目标经常漏检。
在相邻两帧图像差分的基础上提出连续三帧图像间差分，其公式为：基于相邻两帧图像差分(3．填(3．2)式可得连续三帧间差分计算公式(3．3)式，其中，和为相邻两帧间差分结果，为连续三帧间差分结果。
帧差分方法算法简单，受光线变化影响较小，有较强的自适应性，不需要考虑背景更新，不受应用环境限制，但是二般不能完全提取出所有相关的特征像素点，并且检测的精度受目标的运动速度影响。
在运动物体运动较慢，相邻帧图像有重叠的情况下，提取出的运动物体不太完整，在运动实体内部容易产生“空洞"现象；对于缓慢变化或停止的目标会漏检。
（2）光流法光流法，采用运动目标随时问变化的光流场特性，有效地提取和跟踪运动目标。
光流的概念是Gibson于1950年首先提出的。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，是二维瞬时速度，是景物可见点的三维速度矢量在成像平面上的投影分量。
同时光流场携带大量有关观测物体的运动信息和结构信息。
通过对光流的分析可以确定摄像机与运动物体之间的相对运动和场景三维结构。
当视场中无运动物体时，则光流在整个视场里是连续变化的；然而当视场中有运动物体时，运动物体所形成的速度矢量和邻域背景的速度矢量式不同的，进而检测出运动物体的位置。
视频帧函数，I(i,j,t)是关于三变量横坐标i、纵坐标j，时间t连续函数。
假设t时刻图像上某点（i，j）的灰度值为I(i,j,t)，在t+△t出时刻这点运动到新的位置I(i+△i,t+△t)，其灰度值为I(i+△i,j+△j,t+△t)，根据灰度守恒假设，即在t+△t时刻像素点(i+△i,j+△j)的灰度值与t时刻像素点(i,j)的灰度值相等。
