道路交通智能视频事件检测系统

智能交通系统中的交通事件检测与处理技术讲解随着城市化进程的加快和交通工具的普及，道路交通的拥堵和事故频发已经成为人们生活中不可忽视的问题。

为了提高交通效率和安全性，智能交通系统逐渐得到了广泛应用。

在智能交通系统中，交通事件检测与处理技术起到了重要的作用。

一、智能交通系统中的交通事件检测技术智能交通系统中的交通事件检测技术主要利用计算机视觉和传感器技术对道路交通情况进行分析和判断，以检测出交通事件。

其中，最常用的技术之一是视频图像处理技术。

通过安装在交通路口或者摄像头监控设备中的摄像头，可以实时拍摄和传输交通图像。

随后，计算机视觉技术可以利用这些图像进行分析，例如车辆的数量统计、行驶的速度测量等。

此外，交通事件检测技术还包括车牌识别技术。

通过分析车辆的车牌信息，可以实现对非法停车、超速行驶等违法交通行为的检测。

通过与交通管理系统的联动，可以及时对交通违法行为进行处理。

二、智能交通系统中的交通事件处理技术智能交通系统中的交通事件处理技术主要包括事故处理和交通拥堵处理两个方面。

对于交通事故处理，智能交通系统可以通过即时采集的交通数据和视频图像来判断事故的发生，并及时向相关部门报警。

在事故发生后的处理过程中，智能交通系统可以根据交通数据的分析结果和交通模型，提供交通疏导的建议和方案。

例如，在事故发生的路段上实施道路交通管制，减少事故现场的交通阻塞。

另一方面，智能交通系统也可以通过交通数据的分析来处理交通拥堵。

通过实时收集道路交通数据，智能交通系统可以预测并判断拥堵发生的可能性，以及拥堵的程度和持续时间。

通过分析拥堵发生的原因，可以采取相应的措施来缓解交通拥堵，例如改变信号灯配时、调整车辆通行路线等。

三、智能交通系统中的挑战与应对在智能交通系统中，交通事件检测与处理技术面临着一些挑战。

其中之一是数据处理和分析的复杂性。

由于交通数据的实时性和海量性，如何高效地处理和分析这些数据成为了一个难题。

同时，数据的准确性也对分析结果的准确性产生很大的影响。

智能交通中的实时视频监控分析与事件检测随着城市交通日益繁忙，对实时交通监控和安全事件检测的需求也越来越高。

智能交通系统通过使用实时视频监控分析与事件检测技术，可以为交通管理者提供重要的决策支持和实时反馈。

本文将探讨智能交通中实时视频监控分析与事件检测的应用和技术。

实时视频监控是智能交通系统的核心组成部分。

通过安装摄像头在交通路口或者重要区域，交通管理者可以获取实时的交通数据和视频画面。

这些视频数据可以通过计算机视觉和图像处理技术进行分析，以提取有价值的交通信息和事件检测。

首先，实时视频监控分析可以帮助交通管理者进行交通流量统计和分析。

通过对视频中的车辆进行实时检测和跟踪，可以精确计算路口或者道路上的车辆数量和速度。

交通管理者可以根据这些数据来优化交通信号灯控制，减少拥堵和交通事故的发生，提高交通效率。

其次，实时视频监控分析还可以用于交通事故检测和预防。

通过分析视频画面中的车辆行为和道路状况，智能交通系统可以及时发现异常行为和潜在的交通事故风险。

例如，当有车辆发生违规行为或者发生交通事故时，系统可以自动发出报警并通知相关人员，以便及时处理和救援。

另外，实时视频监控分析还可以用于交通违法行为的监测和处罚。

通过识别视频画面中的交通标志和道路标线，智能交通系统可以判断车辆是否违反交通规则。

当车辆违法行为被检测到时，系统可以自动生成相应的罚单并邮寄给车主，提高交通违法的查处效率。

除了实时视频监控分析，智能交通系统还可以利用视频内容分析技术进行事件检测。

视频内容分析可以通过检测和识别视频画面中的特定事件或者目标物体来提供实用的信息。

例如，可以使用目标检测算法来检测视频中的行人、车辆或者其他交通参与者。

这些检测结果可以用于智能交通系统的事件检测和跟踪。

通过实时视频监控和事件检测，智能交通系统可以提供准确的交通信息和实时的事件报警。

这对于交通管理者来说是非常宝贵的，可以帮助他们更好地掌握交通状态和采取相应的措施。

T RAFICON M ANAGEMENT S YSTEM管理、控制及实时查看交通数据和交通事件图形用户界面，具有强效的事件报警功能及事故过滤功能Flux 是一款智能软件平台，与Traficon 视频检测系统并行应用。

Flux 软件系统收集视频检测器生成的交通数据、 事件、 报警和视频图像序列。

Flux 主要用于管理并监控各种检测器采集的交通信息，将其整理并提供给相关用户。

通过以太网络与视频检测系统进行通信。

Flux 将所有的交通数据、事件及交通报警信息存储于关系型数据库内。

Flux 具有用户友好界面，配备监控和报告功能。

Flux 可实时监控所有事件及报警。

事件信息均自动制成文件并直接显示出来，用户可对每项交通信息进行有效管理。

可同时观看多路摄像机的实时视频。

通过报告功能可查询数据库内信息并创建相关交通数据及事件报告，按图表或表格形式将其导出。

Flux 可定义不同的智能过滤功能确保此系统在特定环境下可进行相关数据统计和事件报警。

(特定环境例如道路维护)Flux 将视频检测系统布局呈现给用户。

定制的图形用户界面帮助视频检测系统直观有效地响应各种交通事件及报警。

Flux 的开放式系统构架确保系统适合于不同项目的具体需求。

重要特征采实时交通数据分析及显示 监控、报警及报告图智同时查看多个摄像机视频流主要优势快便用户友好配置和操作基即可自定义并支持多个不同授权级别用户设置可集开基于浏览器的图形用户界面 (GUI)Flux 客户端界面是以浏览器为基础的应用程序。

用户仅需在客户端PC 上安装网页浏览器,并将此PC 连接至视频检测系统整体网络中,即可使用交通管理系统。

无需在客户端PC 安装任何软件代码，使得基于浏览器设计“零安装”的GUI 界面可向用户提供更加灵活高效的管理能力。

实时交通监控Flux 具有实时事件和交通数据监控功能。

当交通及技术事件发生时，系统会自动显示出事件发生时的当前状态、摄像机图像、所有事件信息和事件发生前后的录像资料。

基于C的智能交通监控系统开发智能交通监控系统是利用先进的技术手段对道路交通进行实时监控和管理的系统，旨在提高交通效率、减少交通事故、改善交通环境。

本文将介绍基于C语言开发智能交通监控系统的相关内容。

1. 智能交通监控系统概述智能交通监控系统是一种集成了计算机视觉、图像处理、数据分析等技术的智能化系统，通过摄像头、传感器等设备采集道路信息，实现对车辆、行人等交通参与者的监测和识别，从而实现对交通流量、拥堵情况等的实时监控和分析。

2. C语言在智能交通监控系统中的应用C语言作为一种高效、灵活的编程语言，在智能交通监控系统的开发中具有重要作用。

通过C语言编程，可以实现对硬件设备的底层控制和数据处理，保证系统的稳定性和高效性。

同时，C语言具有良好的跨平台性，适用于不同操作系统下的开发。

3. 智能交通监控系统的功能需求实时视频监控：通过摄像头采集道路信息，实现对车辆、行人等的实时监测。

车辆识别：利用图像处理技术对车辆进行识别和分类。

交通流量统计：统计车辆通过道路的数量和速度，分析道路拥堵情况。

事件检测：检测交通事故、违章行为等异常事件，并及时报警。

数据存储与分析：将采集到的数据进行存储和分析，生成报表和统计图表。

4. 智能交通监控系统的技术实现4.1 硬件设备智能交通监控系统需要配备摄像头、传感器、服务器等硬件设备，用于数据采集、处理和存储。

4.2 软件模块4.2.1 数据采集模块利用C语言编程实现数据采集模块，包括对摄像头、传感器等设备的控制和数据获取。

4.2.2 图像处理模块通过C语言编程实现图像处理算法，包括车辆识别、行人检测等功能。

4.2.3 数据分析模块利用C语言编程实现数据分析算法，对采集到的数据进行统计分析，并生成报表和统计图表。

5. 智能交通监控系统的优势实时性强：可以及时监测道路情况，减少交通拥堵。

自动化程度高：通过算法自动识别车辆、行人等信息。

数据准确性高：通过数据分析模块对采集到的数据进行准确分析。

结合虚拟线圈和跟踪功能的视频检测系统V T D系列视频交通流检测系统中控简介浙江浙大中控信息技术有限公司（以下简称“中控信息”）创建于1999年，是中控科技集团有限公司的重要组成部分。

中控信息凭借浙江大学多学科的综合优势，依托工业自动化国家工程研究中心、工业控制技术国家重点实验室和浙江大学先进控制研究所，并以自身雄厚的科研实力，致力于为交通、环保、建筑等公用工程行业提供一流的具有国际竞争力的技术、产品和解决方案。

随着我国经济的发展和居民汽车拥有量的快速提高，交通出行面临着严重拥堵、机动车行驶速度缓慢、出行时间延长和环境污染加重等问题。

而智能交通系统（简称ITS）是采用信息技术、计算机技术、控制技术等多种高新技术与传统交通运输方式相融合的集成和应用，是集高新技术的开发、集成、产业化和推广应用为一体的系统工程。

智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，并已成为交通领域的研究热点，社会各界对通过智能交通系统建设，缓解日益严重的交通问题寄予了厚望。

交通信息采集是当前智能交通系统应用的瓶颈之一，视频检测设备是交通信息采集的重要手段，对促进智能交通系统的发展和建设具有十分重要的作用。

VTD系列视频检测器是中控信息开发的具有完全自主知识产权、自有核心技术的基于高速DSP的嵌入式视频检测器产品，具有非接触式检测、设置方便、功能强大、性能可靠等优点。

系统简介SUPCON VTD 系列视频交通流检测系统采用最新高速DSP硬件平台和嵌入式软件系统，是专为各种交通流检测应用设计的专业视频检测系统。

系统采用工业标准机架式设计，每个机架可插入4块或8块视频检测卡，每块视频检测卡可独立处理一路视频信号，最多可检测双向八车道的交通流信息。

用户可在本地或远程网络上，以图形交互方式，通过上位机界面定义虚拟线圈和检测区，并根据需要进行配置后下载。

系统能够实时检测和计算出交通流参数和事件报警信息，并存储在内部数据存储器中或根据需要把数据传输到监控中心。

• 99•本文利用深度学习算法，对视频大数据进行有效分析，研发出一套基于视频大数据的高速公路异常事件智能监测系统，实现对高速公路的应急车道抓拍、异常停车、车辆逆行、车速异常、抛洒物、行人及慢行小目标等交通异常事件检测，具备智能分析、智能识别、自动报警、系统联动、自动存证等诸多功能。

山西省地处我国中部地区，省内高速公路网承东启西、连南接北，是我国生产要素流动的桥梁和纽带。

山西公路总里程在国内排在前列。

随着路网“三纵十二横十二环”的完善，路网结构越来越复杂，高速公路的运营和管理业务日趋繁重。

高速公路异常事件智能监测系统的推出可减少管理人员的工作压力，提高工作效率，便于及时发现安全隐患，保障高速公路安全畅通。

基于视频大数据的高速公路异常事件智能监测系统主要依托于现有视频监测系统，通过后端高性能计算系统的实时分析，实现7×24h 的全方位实时视频数据分析和异常事件监测，高速公路管理人基于视频大数据的高速公路异常事件智能监测系统山西省交通科技研发有限公司 杨 莹图1 系统框架图图2 系统物理部署架构员可随时随地掌握高速公路运行情况，提高管理和安软防控能力。

1 研究内容及目标本项目依托实时视频分析技术，结合当前高速路段已有的监控设施，研究在各种气候条件下，特别大风、雨、雪、雾等复杂环境下，实现对高速公路的应急车道抓拍、异常停车、车辆逆行、车速异常、抛洒物、行人及慢行小目标等交通异常事件检测，识别准确率达到较高水平，使系统在视频传输之外，具备智能分析、智能识别、自动报警、系统联动、自动存证等诸多功能。

系统框架图如图1所示。

2 硬件架构本系统将在现有视频监控的基础上，通过增加视频分析服务器以及相关软件的方式，实现高速公路异常事件监测及分车型车流量统计。

这样做的好处是最大化的利用了现有高速公路监控设备，几乎不需要对原有的监控设备做出改变，即可接入开发的软件监测平台，大大节省了硬件成本，系统物理部署架构如图2所示。

智能交通监控系统中的视频分析与事件识别算法研究摘要：随着城市交通问题日益严重，智能交通监控系统的重要性日益凸显。

视频分析与事件识别算法作为智能交通监控系统的核心之一，对提高交通管理的效率和准确性有着非常重要的作用。

本文将对智能交通监控系统中的视频分析与事件识别算法进行研究和分析，探讨其应用和挑战。

1. 引言智能交通监控系统是基于人工智能和计算机视觉等技术开发的先进系统，旨在通过高清摄像头和实时数据分析，提供全面的交通监控和管理。

其中，视频分析与事件识别算法作为系统的核心模块，负责从大量的视频数据中提取有用信息，实现对交通流量、车辆违规行为、交通事故等事件的准确识别和分析。

2. 视频分析算法视频分析算法是智能交通监控系统中的重要组成部分，主要用于对交通视频进行实时监测和分析。

常用的视频分析算法包括背景建模、运动目标检测和跟踪、目标特征提取等。

2.1 背景建模背景建模是视频分析的基础，它通过对初始帧与当前帧的像素差异进行建模，提取出场景中的动态目标。

常用的背景建模方法包括统计建模方法、高斯混合模型等。

该算法在准确性和鲁棒性方面取得了较好的效果。

2.2 运动目标检测和跟踪运动目标检测是指从视频流中识别出所有的运动目标；跟踪是指对已检测出来的目标进行连续追踪。

常用的运动目标检测和跟踪算法包括基于像素差异的方法、基于光流的方法、基于形状匹配的方法等。

近年来，基于深度学习的目标检测和跟踪算法也得到了广泛应用。

2.3 目标特征提取目标特征提取是指从视频中提取出有意义的特征信息，用于进一步的事件识别和分析。

常用的目标特征提取算法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

这些特征有助于对车辆、行人等目标进行准确的分类和识别。

3. 事件识别算法事件识别算法是智能交通监控系统中的关键环节，它通过对视频数据进行分析和处理，实现对交通事件（如交通事故、交通拥堵、违规停车等）的自动识别和报警。

常用的事件识别算法包括交通事故识别、交通拥堵检测、违规行为识别等。

交通事件监测系统解决方案目录1方案概述 (1)1.1应用背景 (1)1.2现状分析 (1)2方案总体设计 (1)2.1设计目标 (1)2.2设计原则 (1)2.2.1先进性原则 (2)2.2.2可靠性原则 (2)2.2.3成熟性原则 (2)2.2.4便捷性原则 (2)2.2.5经济性原则 (2)2.3设计依据 (2)2.4方案总体架构 (3)2.4.1方案原理 (3)2.4.2方案组成 (4)2.4.3组网拓扑 (5)3方案详细设计 (7)3.1系统功能 (7)3.1.1交通事件检测和报警功能 (7)3.1.2交通事件信息管理功能 (10)3.1.3交通流统计功能 (11)3.1.4设备管理功能 (12)3.1.5系统维护功能 (12)3.2大华事件检测系统检测性能指标 (12)3.3核心设备介绍 (13)3.3.1前端设备 (13)3.3.2智能检测设备 (13)3.3.3交通事件检测管理平台 (14)4方案特色 (14)1方案概述1.1应用背景随着国家城镇化建设的逐步推进，交通设施建设作为重点发展方向，获得了长足的发展。

2018年末，高速公路总里程突破14万公里，里程规模居世界第一。

还有长期增长的趋势。

与此同时，全国的机动车保有量突破3.27亿辆，增长势头迅猛。

1.2现状分析城市道路和高速公路管理作为城镇化建设的重要组成部分日益受到严峻挑战，道路拥堵、交通事故频发已成为突出的社会问题。

一直以来，我国的交通管理主要靠人工方式完成，实践证明人工方式不但费时费力，而且影响处理效果。

视频监控技术经过多年的发展已经逐步走向成熟，特别是随着近年来高清视频设备的普及，视频监控正在逐步运用于交通监管等重要领域。

基于视频监控的交通事件检测技术也等到了很大发展，成熟度也有了很大提高。

同传统的人工管理方式相比，基于视频检测的交通管理方式具有简单、高效、节省成本等诸多优势。

该系统作为交通管理的一种重要辅助手段，越来越受到相关部门的重视和认可。

基于视频分析技术的交通事件检测系统随着城市化的不息进步，交通问题成为人们平时生活中不行轻忽的一个方面。

交通事故的频发以及交通拥堵给人们的出行带来了困扰，因此研发一种成为了一项迫切的需求。

本文将探讨这种以及其在交通管理中的应用。

一、交通事件检测系统的概述交通事件检测系统是一种利用现代计算机视觉技术，结合实时视频监控，对交通场景中的各种事件进行自动识别和检测的系统。

通过对交通场景图像或视频的分析处理，可以实现智能交通管理，提高交通安全性以及交通效率。

传统的交通事件检测方法主要依靠于人工监控和大量的人力物力。

这种方式不仅费时费劲，而且容易出现人为失误。

而基于视频分析的交通事件检测系统可以消除人为因素的干扰，缩减人力物力投入，提高检测的准确性。

二、交通事件检测系统的主要技术和功能1. 图像处理技术：交通事件检测系统起首需要对采集到的视频或图像进行图像处理。

通过图像增强、去噪、分割等技术，提高图像质量，便于后续处理。

2. 物体检测与跟踪：交通事件检测系统需要通过物体检测与跟踪算法来提取交通场景中的目标物体，如车辆、行人等。

通过对目标物体的跟踪，可以实现对其行为的分析，从而识别交通违法行为或交通事件。

3. 事件识别与分类：交通事件检测系统需要通过机器进修等技术来对采集到的视频或图像进行事件识别与分类。

依据交通规则和预设的事件模型，可以识别出危险驾驶、逆行、越线等各类交通违法行为。

4. 实时警报与数据分析：交通事件检测系统可以通过实时警报功能准时通知相关部门和人员发现交通违法行为或交通事故，实行相应的措施和救援行动。

同时，系统还可以对采集到的数据进行统计分析，为交通管理部门提供参考意见和决策依据。

三、的应用在交通管理中具有广泛的应用前景。

1. 提升交通安全性：交通事件检测系统可以实时监测并识别交通违法行为，如闯红灯、逆行等，准时进行预警和惩罚，从而提高交通安全性，缩减交通事故的发生。

2. 缓解交通拥堵：交通事件检测系统可以实时分析交通流量、车流分布等信息，依据实际状况准时制定交通调控方案，以缓解交通拥堵。

智能交通系统中的交通事件自动检测与处理技术解析引言智能交通系统的快速发展已经深刻改变了我们的出行方式和城市交通管理方式。

其中，交通事件自动检测与处理技术成为了智能交通系统中的核心组成部分。

本文将深入探讨交通事件自动检测与处理技术的原理、应用和挑战，并展望未来可能的发展方向。

一、交通事件的自动检测与分类技术1. 视频图像处理技术基于视频图像处理技术的交通事件自动检测系统可以利用交通摄像头捕获的实时视频图像，通过图像处理算法提取图像中的交通事件信息。

这些算法包括背景建模、目标检测和跟踪等。

例如，背景建模算法可以通过分析连续帧图像的像素值变化来检测交通事件，如交通堵塞或车祸。

目标检测和跟踪算法则可以识别和跟踪交通参与者，如汽车、行人和自行车，从而帮助判断交通事件的类型和严重程度。

2. 传感器技术除了视频图像处理技术，传感器技术也被广泛应用于交通事件的自动检测与分类。

例如，交通感知传感器可以通过测量交通流量、车速和车道占用情况等参数，来判断交通事件的发生。

这些传感器包括车辆探测器、压力传感器和电子眼等。

通过将这些传感器与智能交通系统相连接，交通事件可以实时地被捕捉并进行处理。

二、交通事件自动检测与处理的应用1. 交通管理交通事件自动检测与处理技术的应用最为直接的领域就是交通管理。

通过实时监测交通事件，交通管理部门可以及时采取措施来缓解拥堵、规划道路改造和优化交通信号等。

例如，当检测到交通堵塞事件时，交通管理部门可以调整交通信号配时方案，引导交通流量流动。

2. 驾驶辅助交通事件自动检测与处理技术还可以用于驾驶辅助系统中。

例如，当系统检测到目标车辆存在危险驾驶行为时，可以通过警示声音或振动等方式提醒驾驶员。

这种技术不仅可以提高行车安全性，还可以降低事故风险。

三、挑战和未来发展1. 数据隐私与安全尽管交通事件自动检测与处理技术带来了诸多好处，但与之相应的数据隐私与安全问题也日益凸显。

例如，交通摄像头捕获的视频图像可能会暴露个人隐私信息。

智能交通系统中的交通事件检测与处理技术讲解随着城市化的进程，交通拥堵、事故频发等交通问题已成为城市发展的一大挑战。

为了提高交通管理和服务水平，智能交通系统应运而生。

智能交通系统是通过信息技术手段对交通流量进行实时监测、交通事件进行检测与处理的系统。

本文将就智能交通系统中的交通事件检测与处理技术进行讲解。

一、交通事件检测技术交通事件检测技术是智能交通系统中最核心、最关键的技术之一。

它通过采集交通场景中的图像或视频数据，并基于图像处理、计算机视觉等技术，实现对交通事件的自动检测与识别。

1. 图像采集技术智能交通系统中的交通事件检测首先需要进行图像或视频数据的采集。

传统的交通监控系统主要采用摄像机进行数据采集，而随着技术的不断进步，现在智能交通系统中也开始使用了更先进的传感器，如激光雷达、红外线传感器等，以获取更全面、准确的交通信息。

2. 图像处理技术图像处理技术是交通事件检测的重要手段之一。

通过图像处理技术，我们可以对交通场景中的图像进行分析、处理和识别。

常用的图像处理技术包括图像滤波、图像分割、目标检测与跟踪等。

例如，在交通事件检测中，可以通过图像分割技术将图像中的车辆与背景进行分离，以便更好地进行车辆检测与识别。

3. 计算机视觉技术计算机视觉技术是智能交通系统中交通事件检测的核心技术之一。

它利用计算机对图像或视频数据进行分析，实现对交通事件的自动检测与识别。

计算机视觉技术主要包括特征提取、目标检测与识别、图像匹配等。

例如，在交通事件检测中，可以通过计算机视觉技术对交通场景中的车辆进行识别与跟踪，以便更好地进行交通拥堵、事故等事件的检测与处理。

二、交通事件处理技术交通事件处理技术是智能交通系统中保障交通安全、提高交通效率的重要手段。

它通过对交通事件进行实时分析与处理，帮助交通管理部门及时采取相应措施，以保障交通畅通与安全。

1. 数据处理技术在智能交通系统中，交通事件处理的第一步是对采集到的交通数据进行处理和分析。

道路与交通NO.012021160车时代AUTO TIME基于人工智能前沿技术的交通事件视频检测系统盖一铎（河北陆航检测认证有限公司，河北石家庄050061）摘要：本文综述了基于视频分析的高速公路事件检测系统的发展历程、传统技术方法存在的问题后，分析了人工智能领域深度学习等新算法与技术在此领域的应用情况，并对未来发展趋势做出展望。

关键词：高速公路；视频事件检测；人工智能；深度学习视频监控系统是高速公路机电工程的一个重要组成部分，在我国的高速公路建设中已经成为普及的标准配置，从地理位置上可划分为收费站监控系统、路段监控系统、隧道和大型桥梁监控系统。

1系统功能基于视频分析的高速公路智能事件检测系统，是指利用摄像机采集的图像信号对交通情况进行实时监控，通过一定视频检测算法及时发现并报告特定的交通事件，帮助管理人员快速发现道路异常情况，实现各类交通异常事件如车辆停驶、行人穿越、抛洒物、烟雾、火灾、拥堵等以及时处理,可以在一定程度上预防交通事故的发生。

借助这套系统，管理人员无须时刻盯着监控屏幕，只需在收到自动报警时进行人工干预。

这样只需少量人员便可以同时负责很多路监控视频的管理工作，并且监控视频不一定需要在显示屏上进行实时播放，在发现可疑行为时再临时切换到屏幕上即可，从根本上解决了海量监控视频源和有限监控能力之间的矛盾[1]。

2早期技术与存在问题早期产品一般也同时具备交通参数采集功能，以替代传统的基于磁感应、雷达技术的车流量、车速等检测设备。

共同特点是交通参数采集功能稳定，准确率高，但事件检测功能实现不理想，难以达到实际应用的要求。

原因是这些产品采用传统的计算机图像模式识别技术，如灰度比较法、背景差分法、帧差法、边缘检测法等算法，在应用到更为复杂的事件检测任务时暴露出识别范围小，识别效率低，识别精度差的缺陷。

3人工智能与深度学习近年来，随着计算机视觉、人工智能（AI ）技术的迅猛发展，新的技术手段不断涌现并应用到这一领域，在识别准确率、识别效率与识别性能实现了比较大的突破。