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。     

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。     

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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。     

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。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。     

基于视频检测的车辆闯红灯违章研究

目前交通拥挤日益严重,交通事故不断加剧。而多数交通事故的发生主要是由驾驶员违章行车造成,其中驾驶员闯红灯即是交通安全隐患的潜在因素之一。利用基于视频检测技术的车辆闯红灯自动抓拍系统,采集来自哈尔滨市东直路黑龙江工程学院侧门路段处的违章数据,从违章时间、违章速度、违章车型以及违章时红灯启亮时间等方面对数据进行分析,并给出相应的交通管理对策。     

闯红灯照相系统在美国的使用

现今在美国，有90多个司法部门在使用闯红灯照相系统。闯红灯照相系统通常用来在交叉路口红灯亮时自动记录交通违章现象。     

中兴智能交通高清视频电子警察系统

中兴智能交通（无锡）有限公司（简称“中兴智能交通”）根据用户的实际业务需求研发出的复合型高清视频电子警察,突破性解决了传统电子警察的功能单一性,除对闯红灯行为进行有效抓拍外,还具有黑名单布控报警功能、卡口记录功能、流量统计功能及逆向行驶、非法变道、压线等违法行为抓拍功能,真正实现了产品功能的多元化。     

中兴智能交通高清视频电子警察系统

中兴智能交通（无锡）有限公司（简称“中兴智能交通”）根据用户的实际业务需求研发出的复合型高清视频电子警察,突破性解决了传统电子警察的功能单一性,除对闯红灯行为进行有效抓拍外,还具有黑名单布控报警功能、卡口记录功能、流量统计功能及逆向行驶、非法变道、压线等违法行为抓拍功能,真正实现了产品功能的多元化。     

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高清视频技术在交通检测中的应用是目前发展的热点领域。北京奥运快速路建立了基于高清视频的交通综合检测系统,实现了对快速路出入口的综合监测、交通流信息采集和多业务应用。本文介绍了基于高清视频技术的北京奥运快速路交通综合检测系统的设计和实现,对系统的总体情况进行了描述,给出了系统的总体结构设计,对所实现的主要功能进行了分析说明,讨论了交通流综合检测系统的信息处理流程,并从集成的体系框架、功能模块集成和数据集成、应用创新等方面阐述了北京奥运快速路交通综合检测系统建设的集成化思路。     

基于视频监控的公司内部交通管理系统

介绍了基于视频监控的公司内部交通管理系统,该系统包括多个车牌智能识别的高清摄像头、测速雷达、服务器、矩阵硬盘、交换机、报警器、智能管理系统等.在公司的各个出入口、主要交通通道检测车辆的行驶状况,通过把检测的数据回传至智能管理系统分析处理,进而判断经过的车辆是否有超速、乱停等违章行为.该系统运用在大型厂区内,具有减少厂内交通事故发生、提高生产效率、降低管理成本的优点.     

机动车闯红灯行为影响因素分析

信号控制交叉口由闯红灯引起的交通事故具有较高的伤亡率。为深入了解闯红灯行为的影响因素,利用人工记录与视频观测结合的方法对上海市4个信号控制交叉口进行调查。基于流行病学影响因素研究方法选择未闯红灯行为作为对照组与闯红灯行为对比,以排除无关因素。对调查数据进行行为编码,考虑到各个交叉口的异质性,基于随机效应逻辑斯特模型在交叉口层面分析驾驶环境、驾驶人特点、车辆特征对闯红灯行为的影响。结果表明,本地驾驶人、男性驾驶人、客车更容易闯红灯,流量大会增加闯红灯的可能性;此外,是否为本地车辆、车内是否有乘客对闯红灯行为也有显著影响。     

运动车辆检测的APG-TR算法

为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率,提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像,保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复,重建出张量的低秩部分与稀疏部分,实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明:在晴天条件下,APG-TR算法的平均正确率为91.4%,在雨、雾天气条件下,正确率分别为86.4%、85.2%,相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性,在智能交通领域中具有广泛的应用前景。     

基于纹理不变性的车辆阴影处理方法

由于视频蕴含丰富的信息，视频监控与检测技术在ITS中应用得越来越广泛．视频测量交通参数，需要从序列图像分割出车辆．车辆分割面临的一个难点就是检测与车辆连在一起的阴影．由于阴影在很多特性上与车辆一致。阴影经常被当成车辆一部分，影响车辆分割的稳定性与准确性．一般地，路面与车辆在纹理结构上存在较大的差异．文中推导了纹理在光照变化情况下的一种不变特性——极点分布，并提出了一个基于极点分布不变性的车辆阴影检测算法．这种算法能够精确地检测视频图像车辆的阴影，检测出因各种原因被误为车辆的路面，检测出车灯照射产生的路面亮斑，从而为车辆的精确分割和交通参数测量创造有利条件．