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⼤华平台软件简介1.1.平台软件⼤华智能交通⽹络化图像监控系统DSS-T集成管理平台是⼀个融合公安信息管理业务、智能交通应⽤、视频图像监控、⾼速⽹络传输、⾼性能⽐对计算等多技术、多系统集成的复杂系统。
该系统平台是建⽴在公安视频信息专⽹系统协议层之上，可以作为各级公安交通指挥系统的统⼀信息服务平台，在公安派出所、区公安局、市公安局和省公安厅之间实现了实现信息授权交换与共享。
平台通过对采集到的静态与动态数据分析加⼯处理，来实施治安监控、交通管理控制和诱导。
能够及时对交通事件进⾏处理并通过多种渠道将治安、交通信息发布给各级公安部门。
整个平台的建设根据各警种各业务部门的职能要求并结合信息共享要求进⾏设计，⾸先考虑了满⾜业务部门的需求，包括系统结构、功能、对信息的内容要求和信息处理、发布等⽅⾯内容；其次考虑了信息共享的需求，平台预留了⼤量与公安交通已有应⽤系统的数据接⼝。
1.1.1.系统设计思路⼤华智能交通⽹络化图像监控系统DSS-T集成管理平台的设计思路如下：⾸先就是在功能设计上，采⽤了模块化设计，采⽤了松耦合的⽅式实现应⽤系统、逻辑管理、标准接⼊、物理资源的联系。
数据与程序相对独⽴，程序与控制参数相对独⽴，以便于系统的调整与升级，适应不断发展的管理需求。
保证各项技术可以不断的更新和升级以维持系统的先进性，使系统软件具有较长的⽣命周期。
其次是标准。
标准是平台整合的基础。
主要体现在统⼀编码的强制标准性、应⽤开放接⼝及中间逻辑层的强制标准。
此外标准还涉及制度和规章。
强化物理层。
根据设计的需要追加相应的设备投⼊，保证系统的应⽤强度。
强化平台管理。
重点是建⽴全⽹统⼀、分级管理的权限管理、流控和调度系统。
建⽴协调交互⽀撑系统。
强化应⽤。
系统将建⽴统⼀的、标准的、开放的调⽤接⼝，供各应⽤系统调⽤，同时将建⽴预案视频监控⽀撑系统和警视联动系统等应⽤。
1.1.2.系统设计亮点⼤华智能交通⽹络化图像监控系统DSS-T集成管理平台是⼀个融合公安传统的图像监控业务和新兴的智能交通管理业务的集成管理平台，在整个平台的设计开发过程中，我们尽可能追踪了⽬前业界主流的技术框架和技术⽅法：⾸先，我们采⽤了基于⾯向服务的体系架构（SOA）技术进⾏主体架构设计，以SOA（Service Oriented Architecture）⾯向服务的特性，通过定义良好的服务接⼝实现各⼦系统之间的松耦合，使平台既可以包容现有的应⽤⼜能满⾜未来新的应⽤需求，实现信息的⾼度集成。
AI技术在智能交通管控中的应用案例分享一、引言智能交通系统是近年来快速发展的一个领域，其中人工智能（Artificial Intelligence）技术的应用为实现交通管控和管理提供了新的机遇。
AI技术在智能交通管控中潜力巨大，可以帮助优化交通流量、减少拥堵、提高道路安全等方面发挥重要作用。
本文将分享一些成功运用AI技术的智能交通管理案例，以展示其在该领域的广泛应用。
二、AI技术在智能信号灯控制中的应用传统的信号灯系统基于预设定时器进行调度，无法根据实际路况做出及时调整，导致拥堵问题长期存在。
而AI技术通过大数据分析和机器学习算法，可以从实时采集到的车辆和行人信息中推断出当前道路上的交通状况，并根据情况动态地调整信号灯来优化交通流量。
例如，在英国伦敦市，Transport for London（TfL）与一个科技公司合作开发了基于AI的智能信号灯系统。
该系统通过安装在城市各处路口位置的摄像头，实时监测交通情况。
AI算法分析摄像头获取的图像数据，识别交通流量、车辆类型和行进方向等信息，并根据结果智能地调整信号灯。
该系统已经在试点路段取得显著成效，道路通畅率提高了15%，信号灯等待时间减少了12%。
三、AI技术在智能交通违规监控中的应用传统的交通违规监控主要依靠人工巡视和录像回放来发现并处理违章行为，存在效率低下和漏检问题。
而利用AI技术的智能监控系统可以通过图像识别和模式匹配等技术自动监测路面上的交通违规行为，并及时报警或生成相应处罚。
世界各地都有许多成功案例，例如中国杭州市就采用了基于AI技术的智能交通违规监控系统。
该系统通过在主要道路上安装高清摄像头，并结合计算机视觉和深度学习算法对车辆行为进行实时分析。
一旦发现有车辆闯红灯或超速等违规行为，系统就会自动拍摄照片并记录相关信息，同时将处理结果传递给交警部门。
这一系统的应用大幅提高了交通违规的处理效率，有效减少了交通事故发生率和道路交通拥堵。
四、AI技术在智能停车管理中的应用传统停车管理方式存在信息不对称的问题，车主往往花费大量时间寻找合适的停车位。
智能交通灯控制系统的设计与实现随着城市化进程的加速，城市道路交通越来越拥堵，交通管理成为城市发展的一个重要组成部分。
传统的交通信号灯只具备固定时序控制交通流量的功能，但随着技术的进步和智能化应用的出现，要求交通信号灯具备实时性、自适应性和智能化，因此，智能交通信号灯控制系统应运而生。
本文将从软硬件系统方面，详细介绍智能交通灯控制系统的设计与实现。
一、硬件设计智能交通灯控制系统的硬件部分由四个部分组成：单片机系统、交通灯控制器、传感器及联网模块。
1. 单片机系统单片机是智能交通灯控制系统的核心，该系统选用了8位单片机，主要实现红绿灯状态的自适应和切换。
在设计时，需要根据具体情况选择型号和板子，选择时需要考虑其开发环境、风险和稳定性等因素。
2. 交通灯控制器交通灯控制器是智能交通灯控制系统中的另一个重要部分，主要实现交通信号的灯光控制。
在控制器的设计时，需要考虑网络连接、通信、数据传输等多方面因素，确保系统的稳定性和可靠性。
3. 传感器传感器主要负责采集道路交通信息，包括车辆数量、速度、方向和道路状态等，从而让智能交通灯控制系统更好地运作。
传感器有多种类型，包括磁感应传感器、摄像头、光电传感器等，需要根据实际需求选择。
4. 联网模块联网模块主要负责智能交通灯控制系统的联网和数据传输，包括存储和处理车流数据、上传和下载数据等。
在设计时，需要考虑网络连接的稳定性、数据安全等因素，确保智能交通灯控制系统的连续性和可靠性。
二、软件设计智能交通灯控制系统的软件部分主要由两部分组成：嵌入式系统和上位机系统。
1. 嵌入式系统嵌入式系统是智能交通灯控制系统的主体，主要设计车流量检测、信号灯状态切换等程序。
为了保证系统的自适应性和实时性，需要采用实时操作系统，如FreeRTOS等。
在软件设计阶段，需要注意设计合理的算法和模型，确保系统的准确性和稳定性。
2. 上位机系统上位机系统主要实现智能交通灯控制系统的监控和管理，包括车流量监控、灯光状态监控、信号灯切换和日志记录等。
16秋北交《智能交通系统》在线作业一北交《智能交通系统》在线作业一一、单选题（共 15 道试题，共 30 分。
）1. 计算机网络是一个()的计算机群。
A. 互相连接起来的、共同治理的B. 互不相连的、共同治理的C. 互相连接起来的、独立自治的D. 互不相连的、独立自治的正确答案：2. 美国的国家ITS体系结构的研究是由美国联邦运输部的()向运输部提出。
A. 科研机构B. 学校机构C. 咨询机构D. 社会团体正确答案：3. ()是一种利用先进的交通信息采集、数据通信、电子控制和计算机处理等高新技术以及现代交通工程理论，根据系统工程原理进行集成，实现对地区道路网络交通流进行实时监控、主动控制、协调管理与操作的综合交通管理系统。
A. ATOB. ATPC. MVBD. ATMS正确答案：4. 动态交通诱导系统的研究最早开始于()。
A. 中国B. 美国C. 日本D. 德国正确答案：5. ()是为使用者从一点指向另一点导引的过程。
A. 警察B. 卫星C. 导航D. 地图正确答案：6. 大系统是系统理论的研究对象，其控制方式不包括以下哪一种()。
A. 多级递阶控制B. 集中控制C. 分散控制D. 综合控制正确答案：7. ()是基于电子、通信、计算机以及网络等现代技术，根据出行的起止点，向驾驶人动态提供最优路径引导指令和丰富实时的交通信息。
A. ITSB. UTFGSC. ATPD. GIS正确答案：8. 交通控制中心的一个关键功能是()。
A. 采集交通状况B. 气象相关资讯信息的录入C. 处理事故D. 删除信息正确答案：9. 智能交通多目标决策评价的特点()。
A. 目标度量的多样性B. 目标之间的矛盾性C. 以上都是D. 以上都不是正确答案：10. 对于()，交通路口的电视图像是最直接的交通信息，同时也是最大的交通信息源。
A. 交通管理人员B. 驾驶人员C. 交警D. 交通协管员正确答案：11. 对于系统体系结构的定义，有五个关键词：系统的、有用的、可用的、基础和()。
第四篇交通综合监测系统一、系统概述本系统是在A市重要出入口、全市快速路、主次干道及城区灯控路口建设卡口监控系统设备、高清非现场执法设备、高清视频监控设备、交通综合信息采集设备等构建相应的交通综合监测系统，在交警部门已部署完成统一的违法处理平台的基础上，实现与所有违法处理业务与现有的平台的对接，实现违法数据的顺利平滑接入.构建具有良好扩展性与兼容性的实用的交通综合监测系统，实现综合应用功能,实现视频、非现场执法、号牌识别、信息采集等功能的综合应用。
同时接入上级部署的图像平台、监控网络、警综平台等各类平台与系统。
五、应用系统软件技术要求（一）交通综合监测系统平台功能交通综合监测平台是一个基于服务器、操作系统、依托于数据库、架构于网络的服务系统,是支撑起智能交通类监控系统产品的中央管理平台，一个能够实现设备接入与用户服务的综合软硬件体系。
交通综合监测平台利用统一的数据库、软件及服务，接入分散的设备并建立用户、业务接口，以完成分散设备的统一管理并提供用户业务需要的服务.交通综合监测平台需在指定的路段安装数据采集设备,通过各级接入服务器及其应用软件，最终实现诸如交通违法记录与处理、交通事件监测、通行车辆记录、智能研判、交通流量统计等交通业务的功能与应用。
功能架构如上图所示。
考虑未来的扩展性,系统支持亿级数据，秒级快速检索功能。
交通综合监测平台功能详细描述如下表所示：表5-1交通综合监测系统功能表交通综合监测系统平台具备智能研判功能，对系统采集的交通数据进行深度挖掘与分析.智能研判功能，是以系统前端采集的各项交通数据（点位车辆信息、车辆号牌等属性信息）为基础，通过关联算法，挖掘并评估不同类别交通数据之间的关联性，最终对部分交通事件作出辅助性的判断与决策，为交通管理者提供决策建议.智能研判包括套牌嫌疑分析、行车轨迹分析、关联性分析、频繁过车分析、初次入城分析。
套牌嫌疑研判当前用户权限管辖范围内的所有监测点，对选定时间段内的过车信息进行比对，若检索出符合指定套牌规则的车辆信息,则显示在列表中,同时也可人工处理后加入布控车辆信息中。
基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现智能交通监控系统是一种基于计算机视觉技术的高效、准确、实时监控系统，它可以通过视觉传感器、图像处理算法和智能分析系统对车辆和行人的行为进行实时监测和分析，从而帮助交通管理部门有效管理交通流量，提高交通安全性和效率。
本文将介绍智能交通监控系统的设计与实现。
1. 引言智能交通监控系统的设计与实现是利用计算机视觉技术处理交通图像，并通过智能分析算法对交通场景进行建模、车辆行为识别、异常行为检测等核心功能来实现的。
本文旨在探讨如何设计和实现一种高效可靠的智能交通监控系统。
首先，我们将介绍系统的整体架构和主要功能模块，然后详细讨论每个模块的设计与实现细节，最后给出实验结果和系统的性能评估。
2. 系统架构智能交通监控系统的整体架构主要包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、目标检测与识别模块、异常行为检测模块和用户界面模块。
图像采集模块负责采集交通场景的图像或视频，图像预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强和校正等预处理操作，特征提取模块提取交通场景中的关键特征，目标检测与识别模块对图像中的车辆和行人进行检测和识别，异常行为检测模块对交通场景中可能存在的异常行为进行识别，用户界面模块用于交互展示系统的运行结果和提供参数调节功能等。
3. 模块设计与实现3.1 图像预处理图像预处理模块主要包括图像去噪、增强和校正等操作。
去噪可以通过滤波器方法，如中值滤波或高斯滤波，对图像进行平滑。
图像增强可以采用直方图均衡化或对比度拉伸方法，提高图像的清晰度和对比度。
图像校正主要利用摄像机标定矩阵或特定几何关系，将图像的畸变进行校正，以保证后续处理算法的准确性。
3.2 特征提取特征提取模块主要负责从预处理后的图像中提取车辆和行人等关键特征。
对于车辆，常用的特征包括颜色、形状和尺寸等；对于行人，常用的特征包括人体轮廓、行走姿势和衣服颜色等。
可以使用机器学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），训练分类器来实现特征提取。
智能交通路况监测与预警系统操作指南第一章智能交通路况监测与预警系统概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 系统功能 (3)第二章系统安装与配置 (4)2.1 系统安装 (4)2.2 系统配置 (5)第三章用户管理与权限设置 (5)3.1 用户注册与登录 (5)3.1.1 用户注册 (5)3.1.2 用户登录 (6)3.2 用户权限设置 (6)3.3 角色管理 (6)第四章路况监测模块 (7)4.1 路况信息采集 (7)4.2 路况信息展示 (7)4.3 路况预警设置 (7)第五章交通流量分析模块 (8)5.1 交通流量数据采集 (8)5.1.1 数据采集方法 (8)5.1.2 数据采集设备 (8)5.1.3 数据采集内容 (8)5.2 交通流量统计分析 (9)5.2.1 数据预处理 (9)5.2.2 交通流量指标计算 (9)5.2.3 交通流量分布分析 (9)5.3 交通流量预警 (9)5.3.1 预警方法 (9)5.3.2 预警指标 (9)5.3.3 预警系统设计 (10)第六章处理与救援模块 (10)6.1 上报 (10)6.1.1 信息采集 (10)6.1.2 上报流程 (10)6.1.3 上报要求 (10)6.2 处理 (11)6.2.1 现场处理 (11)6.2.2 调查与分析 (11)6.2.3 整改与验收 (11)6.3 救援资源调度 (11)6.3.1 救援资源分类 (11)6.3.2 救援资源调度原则 (12)第七章路况预测与优化模块 (12)7.1 路况预测算法 (12)7.1.1 算法原理 (12)7.1.2 算法应用 (13)7.2 路况优化策略 (13)7.2.1 动态路径规划 (13)7.2.2 交通信号控制 (13)7.2.3 车辆限行措施 (13)7.2.4 路网优化 (13)7.3 预测结果展示 (13)7.3.1 图形展示 (13)7.3.2 表格展示 (13)7.3.3 地图展示 (13)第八章系统维护与管理 (14)8.1 系统升级 (14)8.1.1 升级前的准备工作 (14)8.1.2 升级过程 (14)8.1.3 升级后的注意事项 (14)8.2 系统备份与恢复 (14)8.2.1 备份策略 (14)8.2.2 备份工具 (15)8.2.3 备份操作 (15)8.2.4 恢复操作 (15)8.3 系统监控 (15)8.3.1 监控内容 (15)8.3.2 监控工具 (15)8.3.3 监控策略 (15)第九章数据分析与报告 (15)9.1 数据导出与导入 (15)9.1.1 数据导出 (16)9.1.2 数据导入 (16)9.2 报告与导出 (16)9.2.1 报告 (16)9.2.2 报告导出 (17)9.3 数据分析应用 (17)9.3.1 市场营销分析 (17)9.3.2 财务分析 (17)9.3.3 人力资源分析 (17)9.3.4 生产运营分析 (17)9.3.5 教育分析 (17)第十章用户界面与操作指南 (18)10.1 主界面布局 (18)10.2 功能菜单操作 (18)第十一章系统安全与防护 (19)11.1 数据加密 (19)11.1.1 对称加密 (19)11.1.2 非对称加密 (19)11.1.3 混合加密 (20)11.2 用户身份验证 (20)11.2.1 用户名和密码验证 (20)11.2.2 生物特征验证 (20)11.2.3 双因素认证 (20)11.3 安全防护策略 (20)11.3.1 防火墙 (20)11.3.2 入侵检测系统 (20)11.3.3 安全漏洞修复 (20)11.3.4 数据备份与恢复 (21)第十二章常见问题与解决办法 (21)12.1 系统故障处理 (21)12.1.1 系统崩溃 (21)12.1.2 系统蓝屏 (21)12.2 使用问题解答 (21)12.2.1 软件安装问题 (21)12.2.2 软件运行问题 (22)12.3 联系与支持 (22)第一章智能交通路况监测与预警系统概述1.1 系统简介智能交通路况监测与预警系统是基于现代信息技术、人工智能、大数据、卫星导航等先进技术，为提高我国交通管理水平和道路安全功能而研发的综合系统。
智能交通监控系统的设计与性能测试智能交通监控系统（Intelligent Traffic Monitoring System，ITMS）是一种基于先进技术的交通管理系统，致力于提高交通流量效率、减少道路拥堵、改善交通安全等方面的问题。
本文将着重讨论智能交通监控系统的设计和性能测试。
一、智能交通监控系统的设计1. 系统架构设计智能交通监控系统的设计首先需要确定系统所需的各个模块和它们之间的关系。
典型的系统架构包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块和用户界面模块。
数据采集模块负责收集道路交通数据，如车辆数、车速等，数据传输模块将采集到的数据传输给数据处理模块，数据处理模块对数据进行处理和分析，最后用户界面模块展示处理后的数据给用户。
2. 数据采集技术智能交通监控系统的数据采集是系统设计中至关重要的一环。
常见的数据采集技术包括摄像头、车载传感器、道路地磁、雷达等。
摄像头可以捕捉图像和视频，用于车辆识别和跟踪。
车载传感器安装在车辆上，能够感知周围的环境和交通状况。
道路地磁可以检测车辆的数量和流量，雷达可以侦测车辆的速度和距离等。
3. 数据传输与存储采集到的数据需要通过网络传输到数据处理模块进行处理和分析。
常用的数据传输协议包括TCP/IP协议、HTTP 协议等。
此外，为了保证数据的安全性和完整性，对传输的数据进行加密和校验是必要的。
数据的存储可以选择使用数据库技术，如MySQL、MongoDB等，也可以使用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等。
4. 数据处理与算法智能交通监控系统的数据处理模块主要负责对采集到的数据进行处理和分析，得出交通状况和预测结果。
常见的数据处理算法包括图像处理、图像识别、数据挖掘等。
通过对采集的图像和视频进行处理，可以对车辆进行识别、跟踪和计数；通过数据挖掘算法，可以分析交通流量、拥堵状况和道路使用情况。
5. 用户界面设计智能交通监控系统的用户界面模块是系统与用户的交互界面，设计良好的用户界面可以提高用户的使用便捷性和体验感。
基于嵌入式系统的智能交通监控系统设计随着现代社会交通的日益繁忙，交通事故频发已经成为一个普遍存在的问题。
为了保障行车安全，减少交通拥堵，我们需要一种高效可靠的交通监控系统。
针对这一需求，基于嵌入式系统的智能交通监控系统诞生了。
一、嵌入式系统的概念及特点嵌入式系统是应用在产品设计领域中的一种计算机系统。
它作为产品的一部分被制造出来，并承担着产品的特定功能。
和个人计算机不同，嵌入式系统通常没有显示屏、键盘和鼠标，大多数情况下运行在无人操作状态下。
嵌入式系统的特点是小型化、低功耗、高可靠、带有实时性等。
它通常是完整的系统，集成了硬件和软件，具有固定的功能。
它的应用范围非常广泛，如数字相机、手机、MP3、智能穿戴设备、车载电子设备等。
二、智能交通监控系统的原理及应用智能交通监控系统是一种集成了图像识别、车辆跟踪、违规检测等功能的智能交通管理系统。
它能够实时监控道路交通，检测出交通违法行为，并能录下违法车辆的车型、颜色、牌号等信息。
智能交通监控系统的核心是图像处理技术，通过摄像机对道路的图像进行采集和处理，得到道路上车辆的位置和运动轨迹。
其软件部分主要是运用计算机视觉技术，对经过摄像头的图像进行处理和分析，采用形态学、背景建模、运动目标追踪等算法，实现对车辆和行人的检测和跟踪。
在车辆的检测中，可以通过分析车辆的大小、形状、运动方向等，从背景中分离出车辆区域，并且跟踪车辆的运动轨迹。
同时，系统还可以对车辆的颜色、牌照等信息进行识别和记录。
在行人的检测中，系统同样可以进行人脸检测和跟踪，并对其行为进行实时监控。
智能交通监控系统的应用非常广泛，大多数城市的交通路口、高速公路、隧道都可以安装这种监控系统。
通过智能交通监控系统，可以实现对交通的精细化管理和调控，有效解决交通拥堵、事故多发的难题。
三、基于嵌入式系统的智能交通监控系统的设计思路基于嵌入式系统的智能交通监控系统是将计算机视觉算法和硬件集成在一起，实现实时的图像采集、处理和可视化输出。
智能交通监控(软件部分)
第四篇交通综合监测系统
一、系统概述
本系统是在A市重要出入口、全市快速路、主次干道及城区灯控路口建设卡口监控系统设备、高清非现场执法设备、高清视频监控设备、交通综合信息采集设备等构建相应的交通综合监测系统，在交警部门已部署完成统一的违法处理平台的基础上，实现与所有违法处理业务与现有的平台的对接，实现违法数据的顺利平滑接入。
构建具有良好扩展性与兼容性的实用的交通综合监测系统，实现综合应用功能，实现视频、非现场执法、号牌识别、信息采集等功能的综合应用。
同时接入上级部署的图像平台、监控网络、警综平台等各类平台与系统。
五、应用系统软件技术要求
（一）交通综合监测系统平台功能
交通综合监测平台是一个基于服务器、操作系统、依托于数据库、架构于网络的服务系统，是支撑起智能交通类监控系统产品的中央管理平台，一个能够实现设备接入与用户服务的综合软硬件体系。
交通综合监测平台利用统一的数据库、软件及服务，接入分散的设备并建立用户、业务接口，以完成分散设备的统一管理并提供用户业务需要的服务。
交通综合监测平台需在指定的路段安装数据采集设备，通过各级接入服务器及其应用软件，最终实现诸如交通违法记录与处理、交通事件监测、通行车辆记录、智能研判、交通流量统计等交通业务的功能与应用。
功能架构如上图所示。
考虑未来的扩展性，系统支持亿级数据，秒级快速检索功能。
交通综合监测平台功能详细描述如下表所示：
表5-1交通综合监测系统功能表
交通综合监测系统平台具备智能研判功能，对系统采集的交通数据进行深度挖掘与分析。
智能研判功能，是以系统前端采集的各项交通数据（点位车辆信息、车辆号牌等属性信息）为基础，通过关联算法，挖掘并评估不同类别交通数据之间的关联性，最终对部分交通事件作出辅助性的判断与决策，为交通管理者提供决策建议。
智能研判包括套牌嫌疑分析、行车轨迹分析、关联性分析、频繁过车分析、初次入城分析。
⏹套牌嫌疑研判
当前用户权限管辖范围内的所有监测点，对选定时间段内的过车信息进行比对，若检索出符合指定套牌规则的车辆信息，则显示在列表中，同时也可人工处理后加入布控车辆信息中。
系统使用车牌识别技术，采集经过监测点车辆的信息，如车牌号码、车身颜色、车辆类型、出现时间，自动完成套牌检测。
套牌分析的规则如下：
（1）一个车牌号码的车辆不可能有两种车身颜色；
（2）一个车牌号码的车辆不可能有两种车辆类型；
（3）一个车牌号码的车辆不可能“同时”出现在两个不同路口。
用户根据车牌号码和时间段，能够查询车牌在该时间段是否有套牌嫌疑。
⏹行车轨迹研判
当某车辆连续通过多个路口时，系统可以在指定的时间范围内，根据车牌号码，在列表中按照时间先后顺序显示该车辆在此时间段内的所有过车信息，并联动电子地图呈现其行车轨迹，从而进行行为分析。
选定车牌号码和时间段等条件，查询车辆在设定时间段内通过各路口的过车信息，以及相关车辆详细信息。
⏹跟车关联研判
针对刑侦时犯罪团伙车辆经常结队活动的特点，对犯罪嫌疑车辆进行信息查询时，根据车牌省份地域分析其相邻车辆号牌，挖掘出有关联的车辆，为破案提供线索。
根据犯罪嫌疑车辆的车牌号码、车牌种类、车辆通过时间、分析时间间隔、路口名称及车道号这几个条件筛选出与犯罪嫌疑车辆有关联的车。
⏹频繁过车研判
根据设定的频度阈值，分析在某一段时间内通行某路口次数超过设定阈值的车辆。
一方面用作交通信息采集，另一方面可用于对活动异常的车辆进行预警。
选定路口、时间段，设定频度阈值，分析超出阈值范围的车辆过车信息。
⏹初次入城研判
在选定时间段和路口时，查询所有首次通行选定路口的车辆的过车信息，对于任意车牌号码只记录首次通行的一条过车信息。
选定路口名称、车牌号码、时间段，分析得到该时间段内选定的车牌号码首次通过该路口时的过车信息。
⏹区域信息碰撞研判
对于指定的两个或两个以上区域范围内的所有监控设备，在指定的时间范围内，通过遍历搜索的方式，碰撞搜索并精确定位具备相同特征要素的机动车，车牌号码、车牌颜色、车型、车身颜色等治安常用线索均可作为研判特征要素，可以快速发现不同区域涉案嫌疑车辆之间的关联性。
（二）视频监控系统功能
视频监控是目前使用最为广泛的治安、交通监控系统，其通过高清网络摄像机采集前端图像，回传至中心后供管理部门实时查看，同时保存于视频媒体存储设备中，用于历史数据回放，供信息分析和案件侦查之用。
本期可考虑试点建设具备微卡口功能的视频监控点位。
功能包括：
过车信息、停车监测、拥堵检测、逆行及倒车监测、区域入侵监测、群体快速定向移动监测、目标徘徊检测、物体遗留监测等功能。
视频监控系统详细功能如下表所示：
表5-21视频监控系统功能表
（三）卡口监控系统功能
卡口监控系统以机动车图片抓拍、车辆号牌识别等车辆特征数据采集，布控比对报警，查报站出警拦截为主要目的，对道路运行车辆的构成、流量分布，
违法情况进行常年不间断的自动记录，为快速纠正交通违法行为、快速侦破交通事故逃逸和机动车盗抢、套牌案件提供重要的技术手段和证据，同时为交通管理、交通规划、道路养护提供重要的基础和运行数据，在城市治安及交通管理过程中发挥了重要的作用，对解决公安警力不足、提高交通执法水平有着十分重要的意义。
卡口监控系统详细功能描述如下表所示：
表5-3卡口监控系统功能表
（四）非现场执法系统功能
非现场执法执法系统包括交叉口违法抓拍系统（主要针对路口闯红灯、逆行、压线、不按导向行驶等违法驾驶行为）、违法停车抓拍系统等，通过部署在道路前端的电子设备，对各类违法行为进行自动识别与抓拍。
非现场执法系统功能架构如上图所示。
非现场执法系统功能详细描述如下表所示：
表5-4非现场执法系统功能表
违法行为抓拍的技术说明：
1) 不按车道行驶记录功能
不按车道行驶是指车辆遇到“分向行驶车道”不按规定的车道行驶，包括左转、右转车辆占用直行车道，或在左转、右转车道上直行等情形。
系统支持此类违法行为的记录，以三张图片清晰、完整表现违法过程。
违法证据符合最新的《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》（GA/T832-2014）。
2) 违法变道记录功能
路口平行的两个车道间为白实线或者双黄线，则车辆不能跨越车道线在这两个车道之间随意变换位置行驶。
系统能够对违法变道车辆进行记录，抓拍三张不同位置的图片以反映整个违法变道过程，其中第一张为车辆在初始车道行驶时抓拍的图片，第二张为压线行驶时抓拍的图片，第三张为变换到另一个车道上行驶时抓拍的图片。
违法证据符合最新的《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》（GA/T832-2014）。
3) 压线行驶记录功能
系统支持对压线行驶的违法车辆进行检测、抓拍记录与识别，其主要针对在连续一段时间内压车道线行驶的车辆，此类车辆会影响前后车驾驶员的判断，干扰前后车的正常行驶。
违法证据符合最新的《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》（GA/T832-2014）。
4) 逆向行驶记录功能
逆行即车辆的行驶方向与车道规定的方向相反。
系统支持对逆向行驶的违法车辆进行检测、抓拍记录与识别。
违法证据符合最新的《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》（GA/T832-2014）。
5) 禁左抓拍
部分路口会设定禁左或禁右行驶，针对此类路口，违法按信号灯指示行驶的属违法行驶车辆，系统通过智能判断车辆行驶方向，对违法的左行机动车辆进行自动违法行为记录。
6) 禁章禁行、禁停抓拍
系统通过智能判断车辆行驶方向，对违法禁行、禁停的车辆进行自动记录。
例如机动车占非机动车道、非法占用公交专用车道、大车占用小车车道等。
7) 左转红灯待转区违法抓拍过程
通过对前端电警抓拍单元的内置算法进行定制化开发，在摄像机视场内，将虚拟检测区域设置为两部分：
第一部分：车辆停止线前，如发生闯红灯违法行为按正常闯红灯模式抓拍；
第二部分：车辆停止线以后至左转待转区之前（车辆在摄像机的视野以内），如驶过路口停止线进入待转区域的过程中，发生不按左转信号灯指示而产生的违法驾驶行为进行违法抓拍。
（五）交通信息采集系统功能
表5-5交通信息采集系统功能表。
