随着城镇化进程的不断加速,城市人口和机动动车数量迅猛增长,使得人、车、路之间的矛盾日趋严重。交通违章问题越来越严重,不仅破坏了城市交通秩序,同时由于交通违章行为而导致的交通事故也给人民生命财产安全造成了极大损失,因此有效治理交通违章行为对于消除道路交通安全隐患具有极其重要的现实意义。相关部门加大了对电子警察系统的研究和投入,但现行的电子警察系统由于体积、功耗等局限性,通常只能安装在固定的地点或者专用执法车辆上对局部范围内的违章行为进行监控,易被驾驶员刻意躲避,使其监管范围和效能受到了极大限制。本课题基于“互联网+交通管理”模式,主要提出并实现一种车载便携式道路交通违章行为智能抓拍系统。其基本原理是,以车辆行车记录仪或智能手机为载体,综合运用前方车辆驶入的快速检测技术、车牌自动识别技术、车辆违章行为智能分析技术实现对前方车辆违章行为的智能识别与自动抓拍,适合全路网大面积部署应用,进而形成全民参与交通管理的良好局面。首先,总结基于视频的车辆入侵检测技术研究现状及发展趋势,提出了一种集成候选识别区域标定和多特征融合技术的前方车辆驶入快速检测与跟踪方法,并从准确率、处理效率等方面对该方法的有效性进行了实验验证。其次,对本文所采用的车牌定位算法、车牌字符切分及字符识别算法进行了详细介绍,重点提出了倾斜校正的改进算法,并从准确率、处理效率、倾斜适应性和光照适应性等方面对实验验证结果进行了分析。最后,围绕双黄线违章的问题,建立车辆的几何姿态与双黄线区域的动态位置关系,提出了一种适合于便携式车载终端使用的双黄线违章自动识别方法,并通过实验验证。