随着我国经济的快速发展,公共交通也得到了快速发展,大大方便了人们的出行,但是随着汽车保有量持续上升,社会车辆占用公交车道的现象越来越频繁,严重影响了正常的交通秩序。传统的定点监控和人工监控的方法越来越难以应对日益严重的公交车道违章现象。作为一种新的智能监控技术,占用公交车道违章检测系统通过架设在公交车上的监控摄像头获取公交车前方的路况,能够自动识别场景中的公交车道,并检测出公交车道内的违章车辆,并进行报警,相对于传统的检测方式,该系统有效降低了人工的干预,提高了检测效率。本文详细介绍了基于车载视频的占用公交车道违章检测算法的组成和实现,在车道检测和识别模块中,我们使用了改进的Hough变换算法,检测出左右行车道,然后利用普通车道(白色)与公交车道(黄色)在颜色上的不同,训练出SVM分类器,然后对车道进行判断分类,并通过状态机的方法保持车道检测的稳定性。在车牌检测与判别模块中,首先使用基于Haar特征的Adaboost级联分类器对检测区域中的车牌目标进行检测,对于可能出现的误检情况,又分析了车牌的边缘和颜色特征,提出了Sobel边缘特征验证和RGB特征验证的双重验证方法对车牌进行验证,当确定目标是车牌后,我们通过将车牌图像转换到HSV颜色空间,提取出车牌区域的H特征,利用蓝色像素比例和SVM分类器对车牌颜色进行分类,判断车牌是否属于普通车牌,并对检测结果使用了LK光流法进行了跟踪。然后判断车牌是否在公交车道内,从而检测出违章车牌。基于车载视频的占用公交车道违章检测系统有效减少了人为因素的干预,同时该系统保证了违章的检测效率和准确率。