摘要：高速公路交通违章行为是导致交通事故和拥堵的重要原因，传统的人工监控方式效率低下且成本高昂。
项目概览
项目简介
本文提出了一种基于深度学习和多目标跟踪的高速公路车辆违章检测系统，该系统采用 Intel OpenVINO 优化的 MobileNetV2-SSD 模型进行车辆检测，结合 SORT 算法和 Kalman 滤波器实现精准的多目标跟踪，通过 Shapely 几何库进行车道区域判定，能够实时识别违章停车和违规变道两种常见违章行为。
本系统为高速公路智能监控提供了一种高效、低成本的解决方案，具有良好的实用价值和推广前景，可有效提升交通管理效率，减少交通违章行为，保障道路交通安全。
系统架构
本系统采用模块化设计，主要包括车辆检测模块、多目标跟踪模块、违章判定模块和界面管理模块四个部分：车辆检测模块使用 OpenVINO 加载 MobileNetV2-SSD 模型进行实时推理；多目标跟踪模块基于 SORT 算法结合 Kalman 滤波器预测车辆轨迹并分配唯一 ID；违章判定模块通过分析车辆位置波动识别违章停车，利用 Shapely 多边形包含判断识别违规变道；界面管理模块基于 PyQt5 实现视频播放、参数配置、实时显示和罚单管理等功能。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：轻量级实时检测架构
提出了基于 OpenVINO 优化推理引擎的轻量级检测架构，采用量化后的 MobileNet 系列车辆检测模型，在保证检测精度的前提下实现高效推理，使系统能够在普通 CPU（无需 GPU 加速）上达到实时处理性能，大幅降低了硬件成本和部署门槛，具有良好的工程实用性。
创新点2：多状态融合的违章判定机制
设计了融合时间序列分析和空间几何判断的违章判定机制：违章停车检测采用滑动窗口统计车辆位置标准差，结合 Kalman 滤波器状态估计，通过位置波动阈值区分正常减速、缓行和违章停车；违规变道检测利用 Shapely 几何库的多边形包含算法进行车道归属判定，设置连续违规时间阈值过滤瞬时越线情况，有效降低误报率。
创新点3：自动化罚单生成与管理系统
构建了完整的违章证据链自动采集和管理系统，实现了从违章行为检测、多角度图像自动抓拍（现场全景图、车辆特写图）、结构化数据记录（JSON 格式元数据）到可视化罚单生成（HTML 格式）的全流程自动化，支持罚单检索、浏览和批量导出（CSV 格式），形成了闭环的违章处理工作流，为交通执法提供完整的技术支撑和证据留存。
快速开始
克隆项目后执行 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖，运行 `python main.py` 启动系统，导入视频并标注车道线即可开始检测。
环境要求
Python 3.7-3.11、内存 ≥ 4GB、支持 Windows/Linux/macOS 系统，推荐使用 Intel CPU 以获得 OpenVINO 加速效果。
运行展示
图2 系统主界面
图3 抓拍策略
图4 导入视频
图5 点选右侧车道线
图6 点选中间车道线
图7 点选左侧车道线
图8 车道标注已完成
图9 实时监控
图10 违规车道
图11 违章停车
图12 多辆违章停车
图13 检测完成
图14 抓拍记录和罚单
图15 车辆违章模拟罚单
图16 车辆违章模拟罚单
项目资源
配套文档
点击查看：基于深度学习和多目标跟踪的高速公路车辆违章检测系统 注意：收费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-69-P
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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