攝像頭如何抓住你超速、壓線、闖紅燈？
攝像頭如何發現汽車的存在？怎樣科學的監測交通違章？
以下為文字稿：
2017 年，深圳市查處了限行、超速、壓線、違停等 601 萬宗交通違章。 除了交警現場執法，還有 110 多萬宗違章來自電子警察。
在主幹路的路口，你通常可以看到一整排密密麻麻的攝像頭。除了監控攝像頭，剩下的，就是電子警察攝像頭。
監測交通違章的第一步，是讓攝像頭意識到汽車的存在，即區分車輛和背景。
識別移動物體的核心在於檢測畫素點的數值突變，但影子同樣會改變畫素點數值，給識別車輛造成干擾。於是，各類演算法要解決的關鍵問題，是排除影子的影響。
以 STR (空時置信關係)演算法為例，影子只會等量地改變畫素點的亮度。利用這個差別，STR 演算法可以把每個畫素點與周圍畫素點比較。如果該畫素點與周圍畫素點的變化同步，即認為該畫素點是影子。進而與車輛區分。
STR 演算法在白天的車輛檢測率可達 99%，夜間可達 95%。
檢測到車輛後，電子警察需要在觸發線的幫助下，判斷車輛是否出現闖紅燈，違規變道、逆行，壓線等違章行為。
你在馬路上看到的各類白色黃色的車道線，停車線，都會成為電子警察劃分不同區域的觸發線。
以闖紅燈為例，車輛進入檢測區域後，電子警察會先識別車牌。如果在紅燈期間，車輛離開觸發線一，電子警察會採集第二張闖紅燈圖片，儲存時間地點等路況資訊。
如果此時車輛停止，系統就會判定越線停車，扣 2 分，而如果車輛離開觸發線2，電子警察就會採集第三張圖片，並判斷為闖紅燈，扣 6 分。
除了闖紅燈圖片，還要把車輛在通過其他卡口的抓拍影象彙集到終端主機。
通過識別車牌，可以把同一車輛的闖紅燈圖片，卡口圖片和人臉特寫做匹配合成，形成完整的包含車輛頭部、尾部畫面的合成圖片。確保可以處罰違章者本人，而不被代扣分。
攝像頭可以處理大多數違章事件，但監測超速還需要地感線圈和測速雷達的輔助。
在地面上挖出溝槽，再在這個溝槽中埋入幾匝導線，這就構成了一個地感線圈。將線圈接入震盪電路，就可以檢測汽車經過時振盪頻率的變化。記錄汽車通過兩個線圈的時間差，即可算出汽車平均速度。
測速雷達的原理是多普勒效應。向行進中的車輛發射超聲波，同時測量反射波的頻率，再與發射波的頻率比較便可計算出車輛的移動速度。
這些違章資料都會傳輸到所屬交警隊的資料中心，經歷一次人工核對，再被標記為違法資訊。
除此以外，電子警察系統還需要解決照明、傳輸、儲存、軟體等一系列問題，我們找到了廣州公安黃埔分局 2016-2017 年的電子警察系統招標檔案，如果你想了解更多，你可以在我們的微信公眾號傳送「違章」，獲取這份檔案。
在可預見的未來，演算法和硬體的進步將進一步提升電子警察的能力，你在車裡的一舉一動都不會被錯過。
2017 年 4 月 ，蘇州市上線了名為海燕的車輛二次分析系統，可以對攝像頭抓拍的圖片進行二次識別。上線九天，海燕就抓拍到了近 3000 起違章，其中不繫安全帶 1828 起，開車玩手機 1074 起。
