高清视频闯红灯自动记录系统

中兴智能交通根据用户的实际业务需求研发出的新一代复合型高清视频闯红灯自动记录系统,在红灯时自动抓拍闯红灯车辆,绿灯时记录所有通过路口的车辆,并自动识别出车辆的号牌信息。它可以迅速地捕捉肇事、违法及黑名单车辆,规范驾车人的行为,避免和减少交通事故的发生,从而提高交通安全系数并保障通行。     

高清视频闯红灯自动记录系统

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中兴智能交通根据用户的实际业务需求研发出的新一代复合型高清视频闯红灯自动记录系统．在红灯时自动抓拍间红灯车辆，绿灯时记录所有通过路口的车辆，并自动识别出车辆的号牌信息。它可以迅速地捕捉肇事、违法及黑名单车辆，规范驾车人的行为，避免和减少交通事故的发生，从而提高交通安全系数并保障通行。     

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中兴智能交通根据用户的实际业务需求研发出的新一代复合型高清视频闯红灯自动记录系统．在红灯时自动抓拍闯红灯车辆,绿灯时记录所有通过路口的车辆,并自动识别出车辆的号牌信息。它可以迅速地捕捉肇事、违法及黑名单车辆,规范驾车人的行为,避免和减少交通事故的发生,从而提高交通安全系数并保障通行。系统集闯红灯、城市卡口、流量监测、实时监控等多功能为一体,执法精准,操作智能,为交通规划、交通管理及道路养护部门提供重要的基础和保障。     

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中兴智能交通根据用户的实际业务需求研发出的新一代复合型高清视频闯红灯自动记录系统，在红灯时自动抓拍闯红灯车辆，绿灯时记录所有通过路口的车辆，并自动识别出车辆的号牌信息。它可以迅速地捕捉肇事、违法及黑名单车辆，规范驾车人的行为，避免和减少交通事故的发生，从而提高交通安全系数并保障通行。系统集闯红灯、城市卡口、流量监测、实时监控等多功能为一体，执法精准，操作智能，为交通规划、交通管理及道路养护部门提供重要的基础和保障。     

加强自治自律促进安全管理 本市车辆单位交通安全资信等级评审稳步发展

由上海市道路交通安全协会和道路运输行业协会等协会联合开展的上海市车辆单位交通安全资信等级评审活动正在稳步开展。     

高清视频检测和识别技术研究及其在城市交通中的应用

在智能交通的城市公安交通之中,对车辆检测、车辆行为分析和跟踪、车牌识别和交通事件检测都提出了更加明确的需求,利用计算机视觉分析等先进的信息技术实现高效、安全的智能交通已成为交通治安治理的主要发展方向之一。     

香港的车辆牌照管理制度

车辆登记及牌照的申领是道路交通管理中一个重要环节。在香港，办理车辆登记与领取车辆牌照所遵循的主要法规是《香港道路交通条例》的附属法例《道路交通(车辆登记及领牌)规例》。     

为驾驶人提供更安全的驾驶环境和车辆——国家道路交通安全科技行动计划体验活动暨国际汽联汽车电子稳定控制展示

2009年4月16日,为驾驶人提供更安全的驾驶环境和车辆--国家道路交通安全科技行动计划体验活动暨国际汽联汽车电子稳定控制展示在交通运输部公路交通试验场举行.     

为驾驶人提供更安全的驾驶环境和车辆——国家道路交通安全科技行动计划体验活动暨国际汽联汽车电子稳定控制展示

2009年4月16日．为驾驶人提供更安全的驾驶环境和车辆——国家道路交通安全科技行动计划体验活动暨国际汽联汽车电子稳定控制展示在交通运输部公路交通试验场举行。来自交通运输部、中国汽车联合会、eSafetyAware和世界汽联基金会的官员、专家、学者以及新闻媒体出席了这一活动,共同见证了我国道路交通安全科技行动取得的阶段性成果,体验了汽车电子稳定控制系统对于提升行车安全带来的效果。     

卡口数据挖掘与城市道路交通分析

基于卡口数据,设计道路交通分析任务和数据挖掘算法,探索分析结果在宏观、中观、微观层面对城市交通规划、建设和管理的工程应用。基于所有车辆一日经过的卡口序列,提出毗邻区域交通量、车流轨迹和道路运行状况三大分析任务和技术方案。提出毗邻区域交通量概念,计算有道路连接的毗邻区域间的车流量,得到宏观路网交通量分布特征。采用频繁子序列挖掘算法得到满足特定条件的车辆群频繁经过的卡口集合和顺序,得到车辆群的活动范围和重要路径。基于车辆到达路段起点和终点的时间间隔,得到随着时间变化的路段车辆行程时间分布。以湖北省宜昌市为例阐述工程应用,总结提出卡口数据挖掘与道路交通分析系统框架。     

第四个城市无车日：绿色出行 低碳生活

9月22日,是住房和城乡建设部发起的第四个中国城市无车日。今年活动的主题为：绿色出行,低碳生活。当天,我市举行了形式多样的活动,实行了道路交通管制和道路车辆限号行驶,倡导乘坐公共交通、骑自行车或步行的绿色方式出行。     

基于形态检测与深度学习的高空视频车辆识别

为了准确提取广域场景道路交通信息,本文融合形态检测与深度卷积网络,提出了无人机视频车辆定位及车型识别方法. 首先,基于形态检测建立候选目标提取算法,并构建了含244 520 个无人机视频车辆样本的深度学习图像基准库;然后,通过增加卷积层、池化层及调整网络参数等方法对AlexNet 进行重构,提出了改进模型AlexNet*;最后,建立了基于候选目标提取算法与AlexNet*的车辆识别方法. 验证分析显示：AlexNet*的图像分类F1 均值达 85.51% ,优于AlexNet(82.54% )、LeNet(63.88% )、CaffeNet(46.64% )、VGG16(16.67% ) 及 GoogLeNet(14.38%);本文车辆识别方法对小汽车及公交车的正检率、重检率和漏检率均值分别达94.63%、6.87%、4.40%,可有效识别无人机视频目标.     

行政管理的改革和效率

笔者认为，公交768路终点站问题难以快速解决的根本原因在于现行的行政管理体制。从道路交通的属性上，把本来为公共交通和社会车辆服务的道路设施，与道路交通的管理和车辆的使用管理割裂开了，在建设和管理中必然产生管理失效和办事效率低下的情况。