交通违法人工智能检测技术应用探析

摘要：本文围绕着交通违法人工智能检测技术展开有效分析，简要介绍了人工智能检测技术的概述，然后着重探讨了人工智能检测技术在交通违法中的具体应用，包括人工智能交通管理、加大违法控制力度、强化车牌识别应用、人脸检测技术应用、异常行为识别技术、优化视频检测技术，以此达到良好的检测效果，避免出现交通违法的现象，为工作人员提供充分参考。

关键词：交通违法;人工智能;检测技术

引言：随着我国现代化的不断发展，信息技术逐渐提升，根据我国社会发展的现状，加强对人工智能检测技术的研究，将其应用在交通违法的检测中，可有效解决我国交通中存在的问题。增强交通系统的智能化，对交通中存在的违法行为可进行快速识别，可充分对交通形成较好的控制，并利用各项检测技术，对交通违法行为进行快速的掌握，有利于规范交通秩序，以此达到良好的应用效果。

1交通违法人工智能检测技术概述

人工智能是信息技术中的一种形式，可将计算机、信息语言等融为一体，同时，其具有智能感知以及精确计算等功能，并且形成递进的关系，通过智能感知，有利于工作人员掌握具体的内容。在精确计算的作用中，可对事物进行充分的判断，做出准确决策，通过人工智能的应用可有效起到良好的控制作用。

目前，在我国交通违法中，不断引进先进的人工智能检测技术，随着我国经济日益发展下，人们的生活水平也随之提高，其出行的交通工具也发生了改变，城市交通逐渐拥堵，越来越多的交通问题逐渐出现，如，喝酒驾车、违规停车等，造成一系列交通违法行为，严重影响交通秩序，继而容易引发相应的交通事故。并且部分人们在驾车的过程中有着较多的不规范操作，在传统的交通管制中，未能发现其违法行为，让人们存在侥幸心理，极易造成安全事故，对人们的安全形成较大的威胁。同时，交通系统逐渐落后，难以对人们的违法行为进行全面检测，造成交通秩序较为混乱。

为此，我国在交通违法中，不断采用人工智能检测技术，利用人工智能的检测系统对交通违法行为进行有效的监控，并对违法人员进行人脸识别，以此对其采取相应的惩治措施，避免出现“漏网之鱼”，破坏交通安全秩序。通过智能化检测技术的应用，可有效达到良好的使用目的。利用信息智能化技术，能够对车辆进行充分的控制，并加强对其监控，防止出现较多的违法现象，在人工智能技术的应用中，可充分对危险行驶的行为展开准确识别，如，开车期间打电话、酗酒、疲劳驾驶、车道偏离等[1]。通过对危险行为的检测，有利于在智能系统中及时显示出来，并形成数据的分析，利用人脸识别技术有效建立驾驶员档案，不断规范其正确驾驶操作，可有效降低交通事故的发生率。同时促使驾驶员的不规范行为以及违法数量也有所下降，充分确保人们出行的安全，保证良好的交通秩序，并且还需不断加强人工智能检测技术的研究，逐渐探索其技术的性能，将其应用到交通违法中，为交通安全以及规范操作提供良好的保障。

2人工智能检测技术在交通违法中的具体应用

2.1加强智能交通管理

现阶段，在我国交通管理过程中发现，交通违法的现象逐渐增加，为此，交通部門加大对该现象的整治，在信息技术的不断发展中，将信息技术与交通违法进行充分的结合，不断引进人工智能检测技术，对人们的违法行为进行有效检测，以此确保人们的行驶安全，降低交通事故发生的几率。

在实际检测过程中，可对道路中恶性事故进行预警，加大对事故隐患的检测力度，若在车辆行驶中出现违法行为，则会立即通过检测技术产生相应的预警，为交警提供有效参考，并采取相对应的措施，有利于及时制止违法行为的发生，避免出现严重的安全事故。同时，利用人工智能检测技术，可有效对车辆信息进行全面的获取，通过智能识别技术可掌握车辆具体信息内容，并全面追查违法行为，利用车辆信息，掌握其具体的位置信息，以此加强对交通违法的管理。此外，利用人工智能技术，能够对交通数据进行充分的分析，及时掌握交通流量的具体情况，并结合数据的分析内容，对其展开有效的预测，并利用相关技术模型对其进行充分的调整，防止出现交通拥堵的现象，为人们的出行造成不便。同时，在拥堵的情况下，还会出现抢车、超车等违法现象，不利于维护交通秩序，通过人工智能技术的应用，可对交通拥堵情况进行预测，为人们提供合理的路线，避免发生交通安全事故。

2.2加大交通违法控制

目前，在交通秩序的维护中，通常采用人工智能技术对交通违法行为进行充分的检测，掌握人们的驾驶操作，并规范驾驶人员的行为。因此，不断加强对人工智能检测技术的应用，在交通违法时，可通过智能检测技术提取相应的违法证据，可有效对不遵守交通规则、驾驶行为不当等现象进行充分的监管。人工智能检测技术为交通违法行为提供有效的依据，促使违法人员接受相应的惩罚。同时，在交警执法过程中，通过对智能检测技术的应用，可减少人力物力，防止人为的执法中出现不公平、不公正的现象，造成执法的质量下降。而利用智能检测技术，可确保违法行为的准确性，提高执法的效率，达到良好的执法效果。

同时，在智能检测中，完善闯红灯检测系统，对于车辆闯红灯的现象进行实时记录，并调取其相关人员信息，继而对其采取处罚措施[2]。通过检测系统，可直接将有关信息内容传输带交警部门，使其对违章车辆进行有效的惩罚，并对其数据进行充分的记录，若其在以后的行驶过程中再次出现违章现象，可对其处罚加重。另外，在车辆出现违规变道、逆向行驶等违法现象时，可利用视觉技术以及动态检测技术对其进行精确记录，并可快速的分析以及查找出相关车辆的信息，以此对其进行处罚，加强人们正确驾车的操作。

2.3强化车牌识别应用

随着我国信息技术的逐渐发展，在交通管理中得以大范围的应用，在交通卡口处进行联网，以此有效收集车辆的通行信息，并采用人工智能检测技术可对交通流量进行充分控制，合理利用交通资源，有效提高交通运行效率，为人们的安全出行提供良好的保障。其中利用人工智能检测技术可充分识别车牌，掌握车辆的基本信息。同时，在传统的识别中，大多通过对有关特征检测相应的内容，并在分析中，其难度相对较大，识别的图像效果也相对较差，交警难以掌握车牌的具体信息，造成交警的工作难度加大，对交通违法行为无法进行严格监管。

为此，在信息技术下，对车牌识别技术进行不断创新，引进先进的人工智能检测技术，可将其应用在车牌识别中，对交通违法的车辆进行充分识别，了解我具体的信息情况，明确车辆的颜色、标志、厂家等。能够有效对无牌证驾驶车辆进行全面的调查，并掌握其相关资料，做出正确的处罚。在颜色识别中，通过智能技术的应用，有效适应颜色的变化，其识别准确率达到85%以上。同时，对车辆标志的识别率可达到93%以上，并且，在车辆的检索中，利用人工智能检测技术，可对其在同的环境下均能够拍摄的更加清晰，有利于工作人员对其充分的查看，使其搜索结果更加准确，有助于交警对交通违法行为更好地管控。

2.4人脸检测技术应用

人们在驾车行驶过程中，通常会出现疲劳驾驶的现象，当出现该现象时，人们的眼睛会不自觉的闭上，同时张开嘴巴，促使人们的意识逐渐模糊，此时极易发生重大交通事故，威胁人们的生命安全。为此，在交通违法行为管理中，逐渐采取人工智能检测技术，将其应用在人脸识别中，通过监控系统对人们闭眼张嘴的状态进行充分识别，以此检测出人们疲劳驾驶的现象。在人工智能技术应用中，需将摄像头对准驾驶位置，并可充分获取驾驶人员的脸部图像，继而通过检测技术对人脸图像展开分帧处理，进行逐一检测。通过相应的计算比例可判断驾驶人员是否存在疲劳驾驶的现象。如，，利用检测计算公式，可充分得到准确的情况，利用人脸检测技术，不断扩大其检测的范围[3]。

在检测过程中，能够采用不同的方法，如，肤色分割法、模板法等，其中肤色分割法，利用人脸的肤色对其进行有效的识别，在人们的面部表情中，可确定具体的信息内容，通过肤色分割法的识别，充分应用计算机色彩内容，将其不同颜色的色度进行有效分离，继而可使不同与该色度的信息充分消除，并在剩下的颜色中进行对比分析，将其从背景中分割，以此达到良好的人脸识别检测效果，以此实现有效的利用价值。

2.5异常行为识别技术

目前，在交通违法行为中，通常利用人工智能检测技术对违法行为进行持续跟踪，检测相应的目标。为此，在实际检测过程中，可采用异常行为识别技术，对整体的情况进行有效的检测，同时，还可利用智能监控系统对其不正当的行为展开全面检测，并及时发现其中存在的问题，以此有效采取相应的解决方案，避免造成重大事故的发生。在检测过程中，可将相关内容利用信息系统直接传输到交通系统中，便于对其充分的保存，有利于工作人员根据检测的信息进行有效查找以及取证。同时，在异常行为的识别过程中，通过对人们不正常的行为动作展开全面的检测，可有效分离出具体的目标，去除其阴影部分。

其中，在异常行为识别技术中，包含HSV空间阴影检测以及RGB空间阴影检测。在HSV空间中，可利用色彩特点，结合色度、亮度等因素进行识别，在其模型中，可利用视觉经验对阴影部分进行准确的判断，明确色彩的变化，以及亮度的情况。在检测过程中，通过对背景以及阴影部分的考虑，以此可得出具体的动作识别信息，确定驾驶人员的异常行为。同时，在RGB模型中，将R、G、B分别比作不同的颜色，并明确其中所占比例情况，通过对背景差的了解，以此判别出不同的场景以及行为，有利于为交警人员提供充分的参考。

2.6优化视频检测技术

现阶段，随着我国车辆的不断增加，交通事故以及违法行为也逐渐增多，为此，在交通的管理中，不断采用人工智能检测技术，以此有效掌握具体的交通异常情况，例如，违章停车、故障停车、逆行等。在检测过程中，可不断优化视频检测技术，利用摄像机对其进行有效的检测，在摄像机的设置过程中，应当根据具体的标准，使其保持180米的距离，有利于充分检测到具体的违法现象。在视频检测中，利用视频信号可对目标充分判别，并形成对比，在智能检测过程中，还可对目标进行细分，将其图像放大，可明确具体的违法行为。通过视频检测技术，可对查找的目标车辆按照类型以及大小等特点进行有效的标注，有利于工作人员结合实际的模型对其充分研究，应当根据图片中的位置，找出相应的信息[4]。通过对图片的识别，即可查找到相应的信息内容，继而充分检测到违法现象，有利于交警做出相应的决策，促使交通恢复良好的秩序，以此达到较好的管理效果。

结束语：总而言之，在交通违法现象中应当加大对人工智能检测技术的应用，不断优化智能检测方法，结合具体的技术，对交通违法行为进行充分的识别，加强智能交通管理。同时，可对车辆信息进行有效判别，在实际的检测过程中，针对驾驶人员出现的异常行为动作，也可通过智能技术展开充分的识别，以此可掌握具体的违法现象，加快检测速度，明确具体的违法信息，为工作人员提供充分的参考依据，使其结合实际的违法内容，做出正确的处罚，从而确保交通安全。

参考文献：

[1]李存强.人工智能技术在城市智能交通方面的应用研究[J]. 科技視界，2020（2）：9-11.

[2]杨超.人工智能技术在智慧交通领域中的应用研究[J].中小企业管理与科技（中旬刊），2019（11）.

[3]曾强.人工智能在交通违法证据审核中的应用[J].信息记录材料，2019，20（004）：122-123.

[4]宋明洋.人工智能在道路交通管理中的应用探讨[J].中国管理信息化，2018，21（013）：143-144.

作者简介：

刘忠山（1981.07-），男，汉族，籍贯：辽宁丹东，单位：桂林长海发展有限责任公司，职称：高级工程师。

（桂林长海发展有限责任公司，广西 桂林 541000）