智能交通违法监测系统技术指标
智能交通系统技术指标
智能交通系统技术指标一、交通信号控制系统设备选型：临平城区320国道以南的信号控制系统必须接入已建的SCATS管理平台，与杭州接壤的主要道路采用能与支队联网的控制设备，其它地区的信号控制系统必须接入已建的浙大中控Intelliffic ACS-300管理平台；均配置16灯组以上（含）。
系统功能：规范路口交通环境。
通过系统化的路口交通工程设计，规范路口的渠化、交通信号和交通标志分布，均衡路网中的交通分布；安装标准的、稳定可靠及功能灵活的交通控制设备和系统，使系统能满足各种交通控制的需求；系统运行时可连续准确地采集大量现场交通数据，通过对交通数据的采集、保存和处理，不仅直接用于交通控制，还可以为交通指挥调度和城市交通规划提供准确的量化依据；从区域或全局的角度实时优化交通控制，缓解交通拥挤，缩短通行时间，减少交通事故、降低交通污染、提高现有道路的通行能力。
主要部件要求：1、信号灯杆：标志立柱和横梁：凡钢管外径 152mm以下（含152mm）的立柱和横梁，采用普通碳素结构钢（Q235）焊接钢管，应符合《碳素结构钢》（GB700-88，下同）的要求。
凡钢管外径在152mm以上的立柱和横梁，采用一般的热轧无缝钢管，并符合《结构用无缝钢管》（GB/T8162）的规定。
标志立杆柱帽，采用普通碳素钢结构钢板，板厚3mm，并符合《碳素结构钢》的要求。
高强螺栓，高强连接螺栓（包括相应螺母、垫圈）应采用40B式45号钢，并符合《钢结构用高强度大六角头螺栓》（GB/T1228）、《钢结构用高强度垫圈》（GB/T1230）、《钢结构用高强度大六角头螺栓，大六角头螺母，垫圈技术条件》（GB/T1231）的规定。
地脚螺栓（包括相应螺母、垫圈）应采用普通碳素钢结构钢（Q235），并符合《碳素结构钢》的要求。
水泥混凝土基础材料混凝土强度应不少于25Mpa。
并符合《公路钢筋混凝土及预应力混凝土桥涵设计规范》（JTG D62-2004，下同）的有关规定，机箱基础应高于地面20公分，机箱接地达到标准要求。
智能交通系统中的违章行为自动识别技术介绍(五)
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。
交通运输系统的智能化评估指标
交通运输系统的智能化评估指标随着科技的飞速发展，交通运输系统正经历着前所未有的智能化变革。
智能化技术的应用，如自动驾驶、智能交通管理、物联网等，极大地提高了交通运输的效率、安全性和可持续性。
然而，要全面评估交通运输系统的智能化水平，需要建立一套科学、合理的评估指标体系。
一、智能化基础设施1、道路感知设备覆盖率道路感知设备包括摄像头、雷达、传感器等，用于实时监测交通流量、路况和车辆信息。
覆盖率越高，意味着交通管理部门能够更全面、准确地掌握道路状况，为智能化决策提供数据支持。
2、 5G 网络覆盖程度5G 网络具有高速、低延迟的特点，能够实现车辆与基础设施之间的快速通信，支持实时数据传输和远程控制。
良好的 5G 网络覆盖对于交通运输系统的智能化至关重要。
3、智能交通信号系统普及率智能交通信号系统可以根据实时交通流量自动调整信号灯的时长，减少交通拥堵。
普及率越高，表明城市交通管理的智能化程度越高。
二、智能化运输工具1、自动驾驶车辆占比自动驾驶技术是交通运输智能化的重要标志。
自动驾驶车辆占比越高，说明交通运输系统在智能化方面的发展越成熟。
2、车辆智能化安全系统配备率包括自动紧急制动、车道保持辅助、自适应巡航控制等系统。
这些系统能够提高车辆的行驶安全性，降低事故发生率。
3、新能源车辆占比新能源车辆的推广有助于减少环境污染和能源消耗，是交通运输可持续发展的重要方向。
其在交通运输系统中的占比也是评估智能化的一个重要指标。
三、智能化交通管理1、交通拥堵预测准确率通过大数据分析和模型预测，提前判断交通拥堵的发生和发展趋势，准确率越高，交通管理部门越能够及时采取有效的疏导措施。
2、交通事故响应时间从事故发生到相关救援人员和设备到达现场的时间越短，越能减少事故造成的损失和影响，体现了交通管理的智能化水平和应急处置能力。
3、交通违法智能监测准确率利用智能监控设备对交通违法行为进行监测和识别，准确率越高，越能有效维护交通秩序。
智能城市交通管理系统的技术要求
智能城市交通管理系统的技术要求智能城市交通管理系统是指通过利用先进的信息技术和通信技术，对城市交通进行智能化的管理和调度。
它能够提高交通运输的效率、减少交通拥堵、改善交通环境，并提供更加便利、安全和可持续的出行方式。
下面是智能城市交通管理系统的技术要求。
一、数据采集与处理1.实时的交通数据采集：系统需要具备高精度的车辆定位和传感技术，能够实时获取车辆的位置、速度、行驶方向等信息，以便准确分析交通状态和拥堵情况。
2.多源数据的集成与处理：系统要能够集成来自不同来源的数据，包括交通流量、路况、天气、公交运行状态等信息，进行全面的数据分析和处理。
3.高效的数据存储与查询：系统需要具备大容量、高性能的数据存储和查询能力，能够快速处理海量的交通数据，支持实时查询和统计分析。
二、交通信息发布与传播1.多媒体信息展示：系统要能够以文字、图表、图片、视频等多种形式展示交通信息，满足不同用户的需求。
2.多渠道消息推送：系统需要支持多种渠道的信息传播，包括交通电子屏、手机App、短信、实时公交站牌等，方便用户及时获取最新的交通信息。
3.个性化服务：系统能够根据用户的出行习惯和位置信息，向用户推送个性化的交通信息和建议，提供更加智能的出行方案。
三、交通识别与监测1.车辆识别与跟踪：系统要能够准确识别、跟踪和统计车辆的类型、数量和运行状态，包括车辆速度、停车时间、行驶轨迹等。
2.交通视频监控：系统要具备高清晰度的交通监控视频功能，能够实时监测路段的交通情况、事故和拥堵等情况。
3.交通违法监测：系统要能够自动识别交通违法行为，如超速、不礼让行人、闯红灯等，并进行自动报警和执法处理。
四、交通调度与控制1.智能公交调度：系统要能够根据实时交通状态和交通需求，智能调度公交车辆，提供快速、高效的公共交通服务。
2.智能信号控制：系统要能够根据交通流量和需求情况，动态调整信号灯的时序，减少交通拥堵和等待时间。
3.虚拟交通导航：系统要能够为驾驶员提供准确、可靠的实时导航信息，包括路线规划、拥堵避让和实时交通提示等。
智能交通路况监测与预警系统操作指南
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。
智能交通路况实时监测
智能交通路况实时监测：提升出行效率，保障交通安全随着城市化进程的加快，交通拥堵、事故频发等问题日益突出。
智能交通路况实时监测系统应运而生，通过先进的技术手段，实现对交通路况的实时监控和分析，以提升出行效率，保障交通安全。
本文将探讨智能交通路况实时监测系统的关键技术、应用场景及其对城市交通的影响。
一、智能交通路况实时监测系统的关键技术1. 传感器技术：利用各种传感器（如摄像头、雷达、激光等）对道路上的车辆、行人、交通信号等进行实时监测，收集大量交通数据。
2. 数据传输技术：通过无线通信网络（如4G/5G、Wi-Fi等）将收集到的交通数据实时传输到数据处理中心。
3. 数据处理与分析技术：利用大数据、人工智能等技术对实时数据进行处理和分析，提取关键信息，如车流量、车速、事故预警等。
4. 信息发布与共享技术：将处理后的交通信息通过多种渠道（如交通广播、手机APP、电子显示屏等）实时发布和共享，以便于驾驶员及时了解路况。
二、智能交通路况实时监测系统的应用场景1. 交通流量监控：实时监测道路上的车流量，为交通管理部门提供数据支持，优化交通信号控制，减少交通拥堵。
2. 事故预警与处理：通过实时监测道路状况，对潜在的事故风险进行预警，并通过智能调度系统快速响应事故处理，减少事故影响。
3. 紧急救援指挥：在紧急情况下，智能交通系统能够迅速响应，为救援车辆提供最优路线，提高救援效率。
4. 智能导航服务：为驾驶员提供实时路况信息，引导车辆避开拥堵路段，优化出行路线。
三、智能交通路况实时监测系统对城市交通的影响1. 提高出行效率：通过实时路况监测和智能导航服务，减少出行时间，提高出行效率。
2. 保障交通安全：实时事故预警和紧急救援指挥有助于减少交通事故的发生，保障交通安全。
3. 优化资源配置：智能交通系统能够根据实时路况进行资源优化配置，如调整交通信号、调度救援车辆等。
4. 降低环境污染：智能交通系统有助于减少交通拥堵和事故，从而降低汽车尾气排放，改善城市环境。
大数据分析在智能交通系统中的交通违法行为监测
大数据分析在智能交通系统中的交通违法行为监测智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是利用现代通信、计算、感知和控制技术来提高交通运输效率、安全性和可持续性的一种创新交通管理系统。
随着技术的不断发展，大数据分析在智能交通系统中的应用也越来越广泛。
本文将探讨大数据分析在智能交通系统中的交通违法行为监测。
大数据分析作为一种以海量、多源、高速、全面、准确的数据为基础的分析方法，具有挖掘数据中隐藏规律以及发现问题的能力。
在智能交通系统中，大数据分析可以通过对交通数据的收集、整理和处理，实现对交通违法行为的监测与分析。
首先，通过智能交通摄像头、传感器等设备采集道路交通的相关数据。
这些数据包括车辆数量、速度、位置、行驶方向等信息。
接着，利用大数据分析技术对这些数据进行处理和分析，可以实时监测交通情况，并识别出交通违法行为。
比如，通过分析车辆的速度和位置信息，可以检测出超速行驶、闯红灯等交通违法行为。
同时，还可以结合车牌识别技术，精确识别出违法行为的车辆并记录相关信息。
其次，基于大数据分析的交通违法行为监测还可以实现对交通违法行为的预测。
通过对历史交通数据的分析，可以发现一些频繁发生的违法行为模式和热点区域。
这样一来，交通管理部门可以提前采取一些预防和引导措施，以减少交通违法行为的发生。
比如，在某个地区曾经发现频繁出现的闯红灯行为，可以增加监控设备，在该地区设置更严格的交通信号灯，从而降低违法行为的发生。
此外，大数据分析在交通违法行为监测中的应用还可以通过对违法行为数据的统计和分析，为交通管理决策提供支持。
通过对违法行为数据的分类和汇总，可以了解不同种类的违法行为在不同时间、地点的分布情况，进而优化交通管理策略。
比如，通过分析交通违法行为高发地点的交通流量和道路状况，可以决定是否需要增加交通信号灯、施工减速带等设施，以减少违法行为的发生。
值得注意的是，在大数据分析中要保护交通参与者的隐私和数据安全。
智能交通系统中的违章行为自动识别技术介绍
智能交通系统中的违章行为自动识别技术介绍智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是应用先进的信息、通信、控制和计算机等技术，以提高交通运输效率和安全性为目标的综合性系统。
随着科技的不断进步，智能交通系统在现代社会中发挥着越来越重要的作用。
而其中，违章行为自动识别技术是智能交通系统的一个重要组成部分，本文将介绍该技术的原理、应用和发展前景。
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通过使用计算机视觉和图像处理技术，对交通场景中发生的违章行为进行自动识别和记录。
其主要原理是将道路监控视频实时传输到违章行为自动识别系统，通过对视频进行图像分析和特征提取，识别并判断是否存在违章行为。
具体而言，该技术主要包含以下几个环节：首先，通过摄像头将道路交通场景实时拍摄下来，并传输到违章行为自动识别系统；然后，系统对视频图像进行分析和处理，提取出道路标志、交通标线、道路环境等特征信息；随后，系统根据交通规则和法规，对提取出的特征信息进行交通违章行为的识别；最后，系统将识别结果进行记录和存储，用于后续的管理和处理。
二、违章行为自动识别技术的应用违章行为自动识别技术的应用可以说是多方面的，以下是其中几个重要的应用领域：1. 交通管理：违章行为自动识别技术可以以更精确、高效的方式对交通违章行为进行监测和处罚，对于交通管理部门而言可以提高工作效率和减轻工作负担。
2. 交通安全：通过违章行为自动识别技术，可以对交通场景中的危险驾驶行为进行及时识别和处理，有效预防事故的发生，提升交通安全水平。
3. 道路规划和设计：通过分析交通场景中的违章行为分布情况，可以辅助道路规划和设计，合理安排交通流量，提高道路通行能力和交通效率。
4. 公共舆论引导：通过公开违章行为自动识别的结果，引导公众对交通违章行为的关注和讨论，提高公众交通安全意识和规范遵守交通规则。
三、违章行为自动识别技术的发展前景当前，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，违章行为自动识别技术已经取得了长足的进步。
智能交通系统中的交通流量监测与管理
智能交通系统中的交通流量监测与管理一、引言随着城市的不断发展和交通工具的日益普及，交通拥堵问题逐渐成为城市发展面临的重要挑战。
如何有效地监测和管理交通流量成为了智能交通系统研究的重要方向。
本文将重点介绍智能交通系统中的交通流量监测与管理的相关技术和方法。
二、交通流量监测技术1. 传感器技术传感器技术是交通流量监测中最常用的技术之一。
通过在交通道路、交叉口或收费站等地点安装各种传感器设备，如电感线圈、红外线传感器等，可以实时感知车辆的通过情况，并将数据传输到交通监测中心进行分析和处理。
2. 视频监测技术视频监测技术通过安装摄像头在交通要道上进行实时监控，利用计算机视觉和图像处理技术，对车辆数量、速度、车道占有率等进行自动分析和识别。
该技术能够实现较大范围的交通流量监测，并且可以利用图像缓存技术进行交通事件的回溯。
3. 无线通信技术无线通信技术在交通流量监测中起到了重要作用。
通过在交通设备上安装无线通信模块，可以实现设备之间的实时数据传输和通信。
这样可以方便地获取各个设备的数据，实现对交通流量的远程监测和管理。
三、交通流量管理方法1. 动态交通信号控制动态交通信号控制是一种根据实时交通流量情况来调整信号灯的时间和相位序列的方法。
通过监测交通流量，系统可以根据实际情况来合理调整信号灯的工作状态，从而达到减少交通拥堵的目的。
这种方法可以通过集中控制系统或者分布式控制系统来实现。
2. 路网动态优化路网动态优化是通过对整个路网的交通流量进行监测和分析，采取优化调整的方法来改善交通拥堵状况。
这种方法通常需要建立精确的交通流量模型，并借助交通控制中心的支持进行实时计算和调整。
3. 交通信息发布交通信息发布是指通过各种媒介，如公告牌、电视台、手机应用等，向公众发布交通拥堵信息和路况预测，以帮助司机和乘客选择更合适的路线和出行方式。
通过及时发布交通信息，可以引导交通流量的合理分布，有效减少拥堵状况。
四、智能交通系统实践案例1. 北京智能交通流量监测与管理系统北京市在交通流量监测与管理方面取得了丰硕的成果。
智能交通系统技术手册
智能交通系统技术手册智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是一种基于计算机、通信、传感、控制和管理技术的交通管理系统。
它通过实时监测和分析交通信息，应用先进的技术手段，实现交通管理和运输服务的智能化和高效化。
本技术手册旨在介绍智能交通系统的基本概念、技术原理和应用场景，帮助读者全面了解智能交通系统并解决相关问题。
一、智能交通系统概述智能交通系统是一种基于信息技术的综合交通管理系统，它通过监测和分析交通信息，实现交通管理、交通安全、出行服务等各个环节的智能化。
智能交通系统包括传感器、通信网络、数据处理系统等多个组成部分，并通过这些部分实现实时交通信息的获取、处理、传递和应用。
二、智能交通系统的技术原理1. 传感器技术：智能交通系统利用各类传感器收集交通信息，包括车辆轨迹、车流密度、车速等数据。
常用的传感器包括电子警察、车辆感应器、动态交通监测器等。
2. 数据处理技术：智能交通系统通过数据处理技术对收集到的交通数据进行处理和分析，提取有用信息。
数据处理技术包括数据挖掘、人工智能、机器学习等。
3. 通信网络技术：智能交通系统利用通信网络实现交通信息的传递和共享，包括无线通信网络、互联网等。
通过通信网络，交通管理部门可以及时获取交通信息，并进行实时调度和决策。
4. 控制和管理技术：智能交通系统通过控制和管理技术实现对交通流量的调节和控制。
控制和管理技术包括交通信号控制、路口优化调度、智能交通信号灯等。
三、智能交通系统的应用场景1. 城市交通管理：智能交通系统可以实时监测交通流量，根据实际情况进行交通信号灯优化，减少拥堵，提高交通效率。
2. 高速公路管理：智能交通系统可以通过车辆感应器和摄像头监测交通流量和违规行为，实现远程交通监控和管理。
3. 交通安全监控：智能交通系统可以通过视频监控和车辆识别技术，及时监测交通事故和违规行为，减少交通安全隐患。
4. 公交优化调度：智能交通系统可以实时监测公交车辆位置和乘客需求，根据实际情况进行优化调度，提高公交服务水平。
基于人工智能的智能交通违法行为识别系统研究
基于人工智能的智能交通违法行为识别系统研究随着城市交通的日益繁忙，交通违法行为不断增多，给交通管理带来了巨大的挑战。
然而，传统的交通违法行为监测和处理方式往往效率低下、成本高昂。
为了解决这一问题，人工智能技术被引入到交通领域，开发出基于人工智能的智能交通违法行为识别系统，以提高交通违法行为的监测效果，并更快速、准确地进行处罚。
基于人工智能的智能交通违法行为识别系统是一个集成了图像识别、计算机视觉和深度学习等人工智能技术的系统。
通过从交通监控摄像头获取的交通场景图像，系统使用图像处理技术进行预处理，然后利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对图像进行分析和识别，从而检测出违法行为。
首先，系统会经过图像预处理阶段，对交通场景图像进行图像增强、降噪和边缘检测等操作，以消除图像中的干扰、提高图像质量，并突出关键信息。
其次，系统利用训练好的深度学习模型对预处理后的图像进行分析和识别。
深度学习模型通过大量标注好的交通违法行为图像进行训练，从而学习到了违法行为的特征和模式。
在识别过程中，系统会根据数据库中的交通规则和法律知识，对识别出的违法行为进行判断和分类。
同时，系统还能够对车辆进行自动识别和检测车牌号码，在一定程度上提高了交通违法行为的识别准确性和检测效率。
此外，基于人工智能的智能交通违法行为识别系统还可以与交通管理部门的数据库进行实时连接，将识别结果和处理信息及时传输给相关部门，以便进行及时处罚。
相比传统的人工巡逻和人工识别方法，基于人工智能的智能交通违法行为识别系统具有以下优势：首先，系统能够将大量的交通场景图像自动化地分析和识别，提高了交通违法行为的监测效果，减少了人力成本和工作量。
其次，由于系统使用了深度学习模型，它能够学习到大量的交通违法行为特征和模式，增强了系统的识别准确性和可靠性。
第三，系统的实时连接功能使得处罚信息能够及时传输给交通管理部门，加快了处罚程序，提高了交通违法行为的处理效率。
智能交通系统中的交通违法行为检测
智能交通系统中的交通违法行为检测智能交通系统的发展是当今社会大数据和人工智能技术蓬勃发展的产物，其应用领域涵盖了城市交通管理、车辆监控和车辆违法行为检测等方面。
随着城市化进程的加快和机动车数量的不断增加，交通拥堵和事故频发已经成为城市管理的难题。
因此，智能交通系统中的交通违法行为检测技术显得尤为重要。
交通违法行为检测技术是智能交通系统中的一个重要组成部分，其功能是通过视频监控和数据分析技术识别和记录违法行为，包括闯红灯、超速行驶、违章停车等。
这些交通违法行为严重影响了交通秩序和安全，应当及时查处和处理。
因此，研究和应用智能交通系统中的交通违法行为检测技术对于提高城市交通管理水平和减少交通事故具有重要意义。
在传统的交通违法行为检测方法中，往往需要大量的人力物力进行监控和记录，效率低下且容易出现疏漏。
而智能交通系统中的交通违法行为检测技术则可以实现自动化、智能化监控和处理，大大提高了检测效率和准确性。
通过视频监控系统和数据分析算法，智能交通系统可以实时监测道路交通情况，并对违法行为进行自动识别和记录。
现有的智能交通系统中的交通违法行为检测技术主要包括基于视频分析和深度学习技术的方法。
视频分析技术是通过对监控摄像头捕获的视频图像进行处理和分析，提取图像特征并进行匹配识别。
而深度学习技术则是通过建立深度神经网络模型对图像进行自动分类和识别。
这些技术的结合可以实现对不同类型违法行为的准确检测和识别。
在智能交通系统中，交通违法行为检测技术的实现主要包括以下几个步骤：首先是视频数据的采集与处理，通过摄像头对道路交通情况进行实时监控，并将监控数据传输到后台系统进行处理；其次是图像特征提取与分析，通过图像处理技术提取监控图像中的车辆和人员信息，并对违法行为进行特征分析；最后是违法行为的识别与记录，通过数据分析算法对监控图像中的违法行为进行自动识别和记录。
现有的智能交通系统中的交通违法行为检测技术在实际应用中取得了显著成效。
智能交通监测技术评分标准
智能交通监测技术评分标准简介本文档旨在制定一套智能交通监测技术评分标准，用于评估和比较不同智能交通监测系统的性能和功能。
评分标准将基于以下关键因素进行评估：准确性、实时性、可靠性、灵活性和成本效益。
评分标准1. 准确性- 交通数据准确性：智能交通监测系统收集的交通数据应具有高准确性，能够准确地识别和计算交通流量、车速和车辆分类等信息。
- 事件检测准确性：系统应准确地检测和识别交通事故、拥堵、违规行为等事件，能够提供准确的事件报警和处理。
- 数据分析准确性：系统应能够准确地分析并提供交通数据的统计和趋势分析结果，以支持交通管理决策。
2. 实时性- 数据采集实时性：系统应能够及时地收集交通数据，并具备实时传输和处理数据的能力，以确保数据的实时性。
- 事件报警实时性：系统应能够及时地检测和报警交通事故、拥堵等事件，并向相关人员和机构提供及时的报警信息。
- 数据分析实时性：系统应能够快速地进行数据分析和处理，并及时提供分析结果，以支持实时交通管理和决策。
3. 可靠性- 系统稳定性：智能交通监测系统应具备高稳定性，能够持续运行和收集交通数据，不易受外界干扰和故障影响。
- 数据完整性：系统应能够收集和存储完整的交通数据，确保数据的完整性和可靠性，不会遗漏重要信息。
- 事件检测可靠性：系统应能够可靠地检测和识别交通事故、拥堵等事件，避免误报或漏报。
4. 灵活性- 多样化数据支持：系统应能够支持多种数据源和数据类型，包括视频监控、传感器、移动设备等，以适应不同交通场景和需求。
- 自定义功能扩展：系统应提供灵活的功能扩展接口和开发工具，支持用户根据实际需求进行定制开发和功能扩展。
- 可配置性和可调整性：系统应具备可配置性和可调整性，以便用户根据不同的交通管理需求进行灵活配置和调整。
5. 成本效益- 投资成本：系统部署和建设的投资成本应合理，与系统的性能、功能和预期效益相匹配。
- 运维成本：系统的运维成本应合理可控，包括硬件设备的维护费用、数据存储和处理成本、人员培训和技术支持等。
智能交通监控技术及系统方案
智能交通监控技术及系统方案在社会经济飞速发展的今天，城市居民的生活水平不断提高，机动车已经成为人们出行不可或缺的交通工具。
如何对机动车进行行之有效的管理、如何处罚和减少交通违章行为、如何快速侦破交通事故逃逸和机动车盗抢案件，已经成为了各地政府、交管部门越来越重视的一个问题。
因此，城市智能交通监控系统的安装、实施也成为管理部门关心的重点。
智能交通监控系统提供图片监控、车辆查询、违章查询、智能研判、布控、流量统计分析;实时图片监控道路的车辆信息，同步图片叠加时间、抓拍地点、车牌号码、车牌颜色、车身颜色、设备名称、车速、限速、车道、红灯时间和抓拍序号等;支持卡口车辆信息实时刷新和停止刷新操作;支持多种车辆研判模式如首次、频繁、高危时段，支持车辆行为分析和查询模式如区间、碰撞、同行车、套牌车;实时监控交通路面情况，提供识别车辆号牌字符，识别车辆号牌颜色，识别车身颜色，检测车辆时速等卡口功能，同时也提供闯红灯，不按车道行驶，违章变道，逆行，压(实)线等功能;支持通过录入车牌号码、车主信息、车身颜色、车身长度、车辆类型、车牌颜色、布控机构和通缉单位、布控类型、布控联系人、布控时间等信息进行布控。
城市智能交通监控系统按其功能分为高清电子警察系统和高清智能卡口系统。
1 高清电子警察系统1.1 系统概述冲红灯违章是造成当今社会交通事故的主要隐患之一。
电子警察系统可以广泛应用在无人值守的路口、单行线、禁行、限时道路、限车型车道、主辅路进出口、公交专用道、违章超速、压线、变道等处。
利用科技手段实现对违章行为进行有力的监控和治理。
1.2 系统方案高清电子警察系统由路口前端设备、网络传输系统和中心管理系统构成。
系统采取纯视频检测方式，自动对视频流图像中运动物体进行实时逐帧检测、锁定、跟踪，根据车辆运动轨迹判断车辆是否违章。
系统以高清晰智能CCD摄像机作为图像采集主体，单台摄像机覆盖单向2-3车道，集“图像采集+车辆检测+车牌识别+违章判断”于一体;采用LED冷光灯作为夜间补光，大大降低了对人眼的刺激;系统结构简单，便于安装维护，立杆上只需一根网线和电源线即可，每方向设备：1(摄像机)+ 1(补光灯)+ 1(控制器)。
如何利用智能交通系统快速检测交通违法行为(一)
智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）作为一种先进的交通管理系统，正逐渐被广泛应用于各大城市。
借助先进的传感器技术和数据分析能力，智能交通系统不仅提高了交通的安全性和效率，也可以快速检测交通违法行为。
本文将从技术和方法两个方面，对如何利用智能交通系统快速检测交通违法行为进行探讨。
一、技术篇1. 视频监控技术随着技术的不断进步，视频监控技术成为了智能交通系统中重要的一环。
通过设置摄像头，系统可以实时监控道路情况，并对交通违法行为进行监测。
例如，借助人工智能和机器学习算法，系统可以识别出闯红灯、逆行、违规变道等交通违法行为，并自动对违法车辆进行拍照、录像等记录。
2. 车牌识别技术车牌识别技术是智能交通系统中的另一个重要组成部分。
通过高清摄像头和图像识别算法，系统可以准确地识别出车辆的车牌号码。
借助这一技术，交通管理部门可以很容易地确定交通违法行为的车辆的具体信息，如所属车主、违法时间和地点等，从而快速采取相应的处罚措施。
3. 无线通信技术智能交通系统中的各个设备之间需要实现无线通信，以便实现信息的共享和协同工作。
例如，监控设备通过无线网络将采集的数据传输给服务器，服务器再对数据进行分析和处理。
借助无线通信技术，交通管理部门可以迅速获得交通违法行为的信息，并及时做出反应。
二、方法篇1. 数据分析和挖掘智能交通系统采集到的大量数据可以通过数据分析和挖掘方法，快速检测交通违法行为。
比如，通过对交通流量、车速等数据进行分析，可以发现异常的交通行为，如超速、拥堵等。
同时，数据还可以用于交通事故的预测和预防，从而进一步提高交通的安全性。
2. 人工智能技术借助人工智能技术，智能交通系统可以更加准确地识别交通违法行为。
通过训练深度学习模型，系统可以自动学习和识别各类交通违法行为的特征，从而大大提高检测的准确性和效率。
同时，人工智能技术还可以进行违法行为的预测，辅助交通管理部门在预防和应对交通违法方面做出决策。
机动车违法行为智能监测抓拍系统方案
机动车违法行为智能监测抓拍系统方案技术方案2020年9月目录第一章项目概述 (3)1．1 项目背景 (3)1．2 改造情况说明 (5)1．3 项目设计原则 (6)1．4 项目设计依据 (7)第二章高清电子警察系统 (9)2．1 系统介绍 (9)2．2 项目建设目标及意义 (9)2．3 项目所能实现的主要功能 (10)2．4 项目主要技术参数 (17)2．5 主要设备介绍 (19)第三章交通违法抓拍系统方案 (26)3．1 系统概述 (26)3．2 项目建设目标及意义 (26)3．2 项目总体架构设计 (27)3．4 系统指标要求 (28)3．5 前段信息采集点设计 (29)3．6 网络传输系统设计 (31)3．7 主要设备介绍 (32)第四章结束语 (35)第一章项目概述1.1.项目背景近年来，由于××交警支队对科技强警工作的一贯重视并付出了大量辛勤努力，××城区已经建成了比较完备齐全、覆盖点位比较密集的城区道路监控系统和闯红灯违法行为自动记录系统。
但随着国民经济的快速发展，机动车保有量迅猛增加，原有的电子警察设备已无法满足现代化交通管理的需求。
主要体现在：原有系统已经建设多年，建设当期所采用的一些先进技术如今已落后；系统功能比较单一；系统抓拍率、图像分辨率等技术指标较低；部分设备存在老化和故障现象。
因此，在充分保护原有投资的前提下，以现有系统为基础，运用当今先进电子技术、信息技术，通过项目改造，快速完善系统功能、大幅度提高系统技术指标是一种非常可行的措施和方案。
为进一步提高××市公安交通管理的科技含量，改善××市社会治安和交通管理秩序，贯彻“向科技要警力、向科技要效益”的思想，按公安部关于实施畅通工程、平安大道工程建设的要求，结合本地区道路交通现状的实际需求，进行高清闯红灯电子警察系统建设。
高清晰闯红灯电子警察是基于百万像素级高清晰工业摄像机的最新应用。
交通违法涉案车辆智能进出管控系统
交通违法涉案车辆智能进出管控系统在如今日益拥堵的城市交通中，交通违法行为也随之增多，给道路安全和交通秩序带来了巨大威胁。
针对这一问题，智能交通技术的引入为交通管理提供了新的解决方案。
交通违法涉案车辆智能进出管控系统便是其中之一，本文将介绍该系统的工作原理、优势以及未来发展前景。
一、系统工作原理交通违法涉案车辆智能进出管控系统是基于先进的数据分析与识别技术。
该系统主要包括两部分：车辆识别和违法行为识别。
首先，通过高清摄像机和车牌识别设备对进入和离开某一区域的车辆进行监控和记录。
系统会自动识别并记录每一辆车辆的车牌号码，并将其与相关数据库进行比对。
一旦发现涉嫌交通违法的车辆，系统将自动触发相应的警报，并将违法信息发送至相关部门。
同时，监控设备还能拍摄并存储相关证据，以备以后使用。
二、系统优势1.高效准确：传统的交通违法处理方法通常依赖于人工执法，不仅效率低下，而且容易出现人为因素的误判。
而交通违法涉案车辆智能进出管控系统能够实时监测车辆，准确地识别违法行为，有效提升执法效率。
2.智能预警：系统能够实时监测全国范围内的交通违法数据，通过数据分析和预测算法，能够预警即将发生的交通违法行为，并采取相应的措施进行干预，进一步提高交通安全。
3.信息共享：系统将涉嫌交通违法车辆的信息与交管部门、公安机关等相关部门进行共享，实现信息的互通互联。
这样一来，多个部门之间可以实时共享违法信息，提高办案效率，减少犯罪活动。
4.预防犯罪：交通违法涉案车辆智能进出管控系统还具有预防犯罪的作用。
通过数据分析和挖掘，系统能够对交通违法犯罪活动进行分析，及时发现和预警潜在的犯罪行为，帮助执法机关采取有针对性的措施进行干预和打击。
三、未来发展前景交通违法涉案车辆智能进出管控系统作为智能交通技术的一项创新成果，具有广阔的发展前景。
未来，随着技术的不断突破和进步，系统将迎来更多的优化和升级。
例如，系统可以增加人脸识别技术，实现车辆与驾驶员的信息绑定，更准确地辨别违法行为的责任人。
智能交通系统中的车辆违章行为识别技术解析(十)
智能交通系统中的车辆违章行为识别技术解析近年来，随着城市交通的快速发展，交通拥堵和车辆违章行为成为了许多大城市面临的严峻问题。
为了解决这一问题，智能交通系统被广泛运用于监控和管理交通流量。
其中，车辆违章行为识别技术在智能交通系统中发挥着重要的作用。
本文将对智能交通系统中的车辆违章行为识别技术进行深入解析。
一、智能交通系统简介智能交通系统是利用先进的信息技术和通信技术，对城市交通进行全面监测、管理和优化的一种系统。
它通过数字摄像机、车辆识别设备和信息传输系统等多个技术手段，实现对交通流量和交通事件的监控和分析。
二、车辆违章行为识别技术的原理车辆违章行为识别技术主要基于计算机视觉技术和模式识别技术。
它通过分析交通摄像头拍摄的车辆图像或视频，识别车辆的行为是否违章，如闯红灯、超速行驶等。
在违章行为识别过程中，首先需要对车辆图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化和边缘检测等。
接下来，利用车辆识别技术对车辆进行检测和识别，获取车辆的位置、速度和行驶方向等信息。
最后，通过特征提取和模式匹配等算法，判断车辆的行为是否属于违章行为。
三、车辆违章行为识别技术的挑战和改进方向车辆违章行为识别技术在实际应用中面临着一些挑战。
首先，拍摄环境的复杂性会对车辆图像的质量和清晰度造成一定影响，进而影响识别准确率。
其次，不同车辆的外观差异和道路行驶状态的变化，也增加了识别的难度。
为了克服这些挑战，研究人员提出了一系列改进方向。
例如，利用深度学习算法提高图像识别准确率；通过多传感器融合技术提高车辆位置和行驶信息的准确性；结合车辆行驶规则和交通规则，提高违章行为的判别准确率。
四、智能交通系统中车辆违章行为识别技术的应用智能交通系统中的车辆违章行为识别技术已经得到了广泛的应用。
例如，在城市交通管理中，通过违章行为识别技术可以对交通违法行为进行实时监测和记录，提高交通管理的效率和精度。
同时，在交通事故预防中，违章行为识别技术可以及时发现和警示危险行为，减少交通事故的发生。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能交通违法监测系统技术指标
一、交通信号违法监测系统
1、交通信号违法监测系统的标准模式
交通信号违法监测系统设备的信息记录为每个违法信息由一条违法记录（信息完整的三张连续照片）和一段违法录像（配套完整的10秒钟录像）组成。
2、交通信号违法监测系统的标准结构和功能
交通信号违法监测系统是结合车辆信息采集系统、红绿灯状态分析系统、违法记录系统、网络传输系统、前置采集系统等构成。
●车辆信息采集系统
采用地感线圈检测，根据车辆通过前后测量相应磁通量变化判别车辆有无，线圈安装一般有两种方式。
一种是埋入路面下、另一种是在路面切割出槽，将环形线圈放入槽中，再通过一些特殊胶对其密封。
●红绿灯状态分析系统
红绿灯状态分析系统时时检测红绿灯状态，将状态信息传递给违法记录系统。
●违法记录系统
违法记录系统是将车辆信息采集系统与红绿灯状态分析系统信息进行分析，判断车辆是否构成交通信号违法，在判
断有违法车辆时进行违法记录。
●网络传输系统
网络传输系统是为了将智能交通设施进行网络化管理。
●前置采集系统
前置采集系统是一个放置于中心的自动采集和储存设备，前置采集系统是杭州市公安交警支队非现场执法系统的重要组成部分，同时通过网络传输系统与路口违法记录系统连接。
（一）中心接入要求
1、中心配置要求
前端路口设备应质量可靠，性能、效果等参数满足非现场执法系统要求。
2、网络链路要求
前端设备应向支队非现场执法系统中心平台申请分配路口IP地址，并连接上电子警察专用网络，经支队中心测试网络连通后方可接入。
网络链路连接时应当采用稳定、可靠、高效的网络接入设备。
数据要求
前端路口设备采集的原始图像文件、数据信息（包含红灯开始时间、抓拍时间、红灯结束时间、抓拍车道、抓拍方向、设备地点）须合并在图像文件中，并采取信息加密校验
存储防止信息篡改，以保证作为证据的信息图片的合法性和真实性，加密方式应满足采用中心平台分配的密钥。
前端设备取证的违法照片要求像素500万（3744×1408）以上，照片数量格式须满足GA/T 496–2009、GA/T832–2009要求，且同一违法行为的照片必须相互关联，满足非现场执法中心平台数据接口的要求。
前端设备采集的闯红灯违法数据必须满足三张连续照片加一段同步违法视频的要求。
其中三张连续照片的第一张照片车辆在停车线以内，第二张照片车辆压上停车线，第三张照片车辆越过停车线；同步违法视频要求提供H.264/MPEG4编解码D1（720×576&25fps）分辨率的视频。
前端设备采集的压双黄线、逆向行驶、违法变道违法数据必须满足三张连续照片加一段同步违法视频的要求。
同步违法视频要求提供H.264/MPEG4编解码D1（720×576&25fps）分辨率的视频。
3、数据传输要求
违法数据在专网中传递时应采用DES加密算法进行加密后发送数据，并在中心端接收后由中心平台系统自动调用解密算法进行解密，防止非法截取。
前端设备应可以将抓拍后的数据主动上传到中心服务器中，每条违法数据上传时间小于15秒，上传数据须满足非现场执法中心平台接口（详见接口说明部分）要求。
4、视频记录要求
前端设备须能够记录路口的全天侯录像，并能将实时图像传送到指挥中心，保存录像的帧率不小于25帧/秒，图像分辨率768*576，色彩24位真彩。
（二）路口设备要求
1.根据发布执行的GA/T 496–2009《闯红灯自动记录系统通用技术条件》和GA/T 832–2009《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》结合杭州市非现场执法的现状制定前端设备要求。
2.在以下条目中未说明的应满足GA/T 496–2009《闯红灯自动记录系统通用技术条件》和GA/T 832–2009《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》的要求。
3.对提供的设备应满足相关各项指标要求并具有省级以上权威部门检测证明文件。
4.闯红灯自动记录系统应记录机动车发生交通安全违法行为的完整过程图片，采集3幅不同位置的机动车全景特征图片。
拍摄两幅机动车特征图片的间隔时间应依据机动车实际行驶速度来设置,通常为机动车在两幅图片上的对应行驶位移＞1.0m所需的时间。
不得出现因间距太大影响对违法机动车进行认定的情形，且同一违法行为的照片必须相互关联，同时满足非现场执法中心平台数据接口的要求。
5.每幅图片上叠加有交通违法日期、时间、地点、方向、
图像取证设备编号、防伪等信息。
并采取信息加密校验存储防止信息篡改，以保证作为证据的信息图片的合法性和真实性。
6.所有安装在室外的设备应能承受高温、低温、恒温恒湿各项气候环境，系统应无任何电气故障，机壳、插接器等不应有严重变形，功能应保持正常。
7.工作电源：交流154V～264V，频率48HZ～52HZ ，环境温度：-20℃～70℃，湿度：93±2%的条件下满足7×24小时连续稳定工作。
8.为保证系统稳定可靠、数据安全性，前端设备整体应采用嵌入式设计结构，使用DSP或ARM方式控制，系统的数据采集控制存储单元应满足以下指标：
图像传感器：1.4英寸CCD
有效像素：3744*1408（约500万）
帧率：8帧/秒
快门：1微秒-125毫秒可调
通信端口：10/100M以太网接口，支持TCP/IP、HTTP、UDP、DHCP、PPPOE
储存：内置8GSD卡，本地同时保存，可以存储4000组以上数据
硬件系统：实时RTOS+DSP形式，嵌入式纯硬件化设计供电：POE功能
最低照度：1勒克司
信噪比：55分贝以下
摄像机护罩应该有遮阳板、风扇、雨刷等附件，使用光学玻璃，防护等级IP65以上
镜头采用高分辨率百万像素级光学镜头。
9.前端设备的车辆检测单元应能同时具备环形线圈检测单元和视频检测单元接口。
10.前端设备应同时具备对闯红灯、压双黄线、实线变道、逆向行驶等违法行为进行抓拍取证的接口，接口数大于12个；单个方向能同时管理三个以上车道，各方向能独立运行存贮；其中闯红灯抓拍须能满足多相位信号灯左转、直行、右转、左转弯待转区、直行待驶区等组合情况。
11.前端设备在白天、夜间（补光）所拍摄图片应能够清晰可辨，数据有效率满足GA/T496-2009要求。
补光采用频闪灯方式。
12.前端设备须能够记录路口的全天侯录像，并能将实时图像传送到指挥中心，保存录像的帧率不小于25帧/秒，图像分辨率不小于768*576，色彩24位真彩。
13.前端设备应能与中心系统进行时间同步，图像取证设备24h内计时误差不超过1.0s，并确保每月至少校准一次计时时钟。
14.前端设备须设有看门狗，死机后可自行恢复，恢复
时间小于20秒，停电后可自恢复，恢复时间小于1分钟。
15.前端设备应可以将抓拍后的数据主动上传到中心服务器中，每条违法数据上传时间小于15秒，上传数据须满足非现场执法中心平台接口要求。
16.系统所采用软件应具有自主产权证明。
二、违法超速行为监测系统
1、违法超速行为监测系统的标准模式
采用地感线圈检测，根据车辆通过前后测量相应磁通量变化判别车辆有无，通过微机技术将采集到的车辆信息通过算法运算得出车辆速度信息，并快速抓拍，取得一张高清晰数码照片和一段违法录像（配套完整的10秒钟录像），并经传输系统自动采集识别储存组成。
2、违法超速行为监测系统的标准结构和功能
超速违法监测系统主要由视频摄像机、数码照相机及照明子系统、图像分析处理工控机、信息处理终端、前置采集子系统等部分组成。
视频摄像机、数码照相机一般安装在所监测车道的上方，图像经过工控机的处理，通过通信网络传输到控制中心，实现各种违章记录备案任务。
超速违法监测系统主要针对“超速行驶”等违章行为进行检测，并能根据控制中心指令随时调整违章检测设置，充分发挥视频检测器的作用，而且能根据各地对违章图像的实际要求来调节车辆违章图像采集时间的长短。
检测摄像机的安装高度以能达到合理监视目的为原则，一般设立大于6米杆，局部地区将根据周边情况可做适当调整。
●前端抓拍及照明子系统
前端抓拍及照明子系统由一台全景摄像机和几台近景摄像机及防尘罩、LED照明灯等组成。
设备安装在路中间的立杆上。
其中，近景摄像机配备有可控的LED照明设备，安装在防尘罩前面板玻璃后面，起辅助照明的作用。
它受摄像机控制，在光线条件比较好的情况下（白天）不点亮，只有当光线比较暗的情况下才由摄像机自动开启。
●路边处理子系统
路边处理子系统由工控机、图像采集卡、多串口卡、控制信号转接板、配电、防雷、机柜等组成。
它完成对摄像子系统的控制及视频信号的处理分析，输出车辆的牌照号、车型、车速、通过时间等信息。
输出数据通过通讯线路传输到前置采集子系统。
路边处理子系统中可以根据需要设置车速限制，如果发现有超过此限制的车辆则系统会对其做出标记，当该条数据传输到中心的时候，后台处理子系统会发出告警。
车速限制可以针对大、小两种车型分别设置不同的限速。
●前置采集子系统
前置采集子系统是一个放置于中心的自动采集和储存设备，前置采集系统是杭州市公安交警支队非现场执法系统的。