1、隨著機動車數(shù)量的不斷增加，我國許多城市的道路擁堵問題已經(jīng)相當嚴重，隨之而來的路口滯留違章行為更是造成了交叉擁堵，進一步加重了城市道路的負擔。嚴重的擁堵情況已很難通過單純的道路資源基礎(chǔ)建設(shè)解決，采用科學(xué)化信息化的交通管理方法與違章執(zhí)法手段已迫在眉睫。為此，交通管理部門積極牽頭開展智能交通管理系統(tǒng)與違章自動取證系統(tǒng)的研究和應(yīng)用，得到了廣泛的關(guān)注和積極的相應(yīng)。
　　本文介紹了國內(nèi)外智能交通系統(tǒng)與數(shù)字違章取證系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展的歷史與現(xiàn)狀，著重

2、分析了我國現(xiàn)行的違章自動取證的特點和缺陷。針對早晚高峰時期的實際路口的現(xiàn)場情況，設(shè)計了一套針對車輛路口違章自動取證系統(tǒng)的軟硬件平臺。通過分析測試數(shù)據(jù)，對圖像采集設(shè)備和本地數(shù)據(jù)運算平臺進行選取與布局，保證了圖像關(guān)鍵信息的清晰度，降低了數(shù)據(jù)傳輸量，提高了數(shù)據(jù)分析處理實時性。
　　在路口滯留違章行為的軟件自動取證算法上，本文采用基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的車輛識別與車輛跟蹤算法進行違章車輛位置和軌跡信息的捕捉，采用背景建模算法實現(xiàn)道路車輛擁堵情況

3、的判別。為了提高車輛識別的準確率并保證較低的數(shù)據(jù)運算量，使用清晰度評價函數(shù)對正樣本進行篩選以提高正樣本圖像質(zhì)量，并將基于Haar-like、LBP和HOG特征的基本分類器級聯(lián)檢測。為了解決路口視頻中，車輛目標相似性大、遮擋情況嚴重的問題，本文改進了TLD實時跟蹤算法，根據(jù)車輛目標間相對位置的關(guān)系，構(gòu)建了相對位置約束生成樹，并通過道路地面標線定標，解決了跟蹤目標尺度變換的問題，有效提高了跟蹤的準確性。另外，本文將背景建模算法用于路口擁堵情