导读:本文包含了车辆违章论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机动车第叁者责任强制保险,公安部,部门规章,安全技术检验
车辆违章论文文献综述
陈志祥[1]（2019）在《拒发违章车辆年检标志是否合法》一文中研究指出车辆年检,是对每辆已经取得正式号牌和行驶证车辆进行的一项检测,即按《机动车运行安全技术条件》给车辆做体检。按照有关规定,车辆未办年检不能上路,而且出事故保险公司也不会赔偿。现在大家都知道办年检前需要处理违章,交清罚款。那么没有处理违章是否影响到车辆年检,交警部门能否以未处理违章为由拒发车辆检验合格标志呢?(本文来源于《检察风云》期刊2019年22期）
赵振东[2]（2018）在《基于图像处理的车辆违章逆行识别》一文中研究指出随着经济发展水平、社会生产力的提高,交通系统承载的压力越来越大,交通事故发生率急剧上升、违章行为监管缺失等问题日渐突出。监控系统作为基于图像处理的智能交通系统的一部分,具有功能多、效率高,并能减少交通系统投入成本等优点。本文将研究道路监控系统中基于图像处理的违章逆行识别技术。违章逆行识别技术中主要运用了逆行算法。车辆逆行识别算法是根据违章车辆在道路探测器区域内的运动方向进行分析的一种算法,常采用的为图像增强中常用的灰度处理方法,根据车辆在背景区域中的灰度值变化,通过sobel算子对区域边界进行检测,根据车辆在探测器区域中是否从底部运动到头部来判断是否违章逆行。(本文来源于《中国新通信》期刊2018年23期）
裴莹莹[3]（2018）在《基于视频图像处理的车辆闯红灯违章的检测方法研究》一文中研究指出随着经济的快速发展和人民生活水平的普遍提高,现如今,道路上的车辆越来越多且越来越多的家庭普遍采用汽车作为交通工具。由于人口众多,车辆的普及给我们带来许多的问题。为了解决交通监管繁琐的问题,为了更好地管理和运营道路的车辆,保证车辆的安全行驶得到了更为广泛的关注,由此产生了车辆智能交通系统(Intelligent transportation system,简称ITS)。越来越多的研究人员分别提出了基于图像的车辆闯红灯违章识别系统进行调节与检测。智能交通系统是计算机技术及电子信息技术的应用,是我国优先发展的重点高新技术产业。车辆检测系统,也称作智能交通检测系统(ITS),是将多种技术结合起来应用在交通领域,实现现代智能信息管理的应用系统,用来实现现代化的交通智能管理。通过ITS的广泛应用,可以提高道路的通行能力,带来有利与人们生活的经济和社会效益。随着科学技术的发展,采用基于图像的车辆闯红灯违章识别系统逐渐崭露头角,通过高效的利用计算机数字图像处理技术,使得交通检测系统的维护与效果均取得了显着地提高。闯红灯违章的检测是智能交通系统中的关键技术之一,根据十字路口的实践和车辆运行红灯的特点,本文所研究的是基于图像的车辆闯红灯的违章的识别与检测,详细阐述了“基于图像识别的车辆闯红灯违章识别系统”的结构、技术及其功能。本文主要研究车辆闯红灯违章的检测方法,通过对目标图像的采集、对目标图像的预处理、提取运动目标、识别违章行为等步骤,完成对违章车辆闯红灯行为的检测。其主要工作内容分为以下几个方面:(1)对图像进行预处理,我们使用灰度变换、直方图变换、以及锐化和平滑去噪处理等手段。实现了图像的噪声和畸变的消除,为下一步的识别做好准备工作。(2)之后使图像二值化,增强图像,分割图像,并对图像进行边缘检测。通过二值化,我们可以将图像简单化,使其成为简单的前景和背景两部分,去除不必要的信息,只保留我们所需信息。(3)本文采用基于叁帧差法的目标检测算法取而代之传统的两帧差法来增强图片的抗噪声能力,使得图像具有更清晰的轮廓和前景目标。(4)最后,本文通过使用将道路分割思想的k均值聚类算法,我们可以实现对违章行为的检测。本文的主要目标是获得有效的,识别率较高的车辆违章检测算法。通过运用本文设计提出的检测算法,我们可以方便、简单、有效、准确的完成对车辆闯红灯违章识别的检测。实验结果表明,该算法不仅满足实时性要求,而且能够高精度地检测红光违规。在功能和维护方面优于传统的检测方法。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-12-01）
黄珑,周佳琪,唐婉玉[4]（2018）在《智能交通系统中车辆违章事件的检测》一文中研究指出近年来,我国经济快速发展的同时,人民生活水平也在不断提高,越来越多的人拥有汽车,居民汽车保有量不断上升。据公安部交通管理局统计,截至2017年底,全国机动车保有量达3.10亿辆,其中,汽车2.17亿辆,而汽车驾驶人多达3.42亿人。汽车数量过快地增长,给城市带来了一系列问题,比如城市交通拥堵、居民出行困难以及各种道路交通事故频发,仅2016年,我国涉及人员伤亡的道路交通事故就高达21.2846万起。各种事故的频发不仅使人们面临生命(本文来源于《物联网与无线通信-2018年全国物联网技术与应用大会论文集》期刊2018-11-29）
刘耀[5]（2018）在《盗用数字证书删除车辆违章信息行为的定性研究》一文中研究指出计算机信息网络已然革新了人们的生活方式。因为信息网络具有开放、专业、快捷等特征,所以在利用计算机实施相关犯罪的场合,其犯罪多具有隐蔽性,对象多具有虚拟性,这也给司法实践带来巨大的挑战。在有关计算机类型案件的审理中,常常出现检察机关起诉的罪名与审判机关最后认定的罪名并不相同的情况,对于涉及利用计算机实施的有关犯罪,究竟以计算机类型犯罪定罪处罚还是按照其他犯罪定罪处罚,已经成为实践难题。之所以会有这种情况出现,不仅因为计算机犯罪的理论模糊,也在于其与传统犯罪可能形成牵连犯或想象竞合犯。因此本文选取了利用计算机实施犯罪的案件作为本文研究对象,运用刑法理论对其进行分析论证,意图解决如何准确界定破坏计算机信息系统罪的构成要件,财产犯罪的对象是否包括国家应收罚款,以及在不法原因给付时,如何认定行为人的行为属于诈骗行为等司法实践中常见的疑难问题,同时给出本案定罪量刑的个人意见,并对实践操作提出一些建议,希望对实践中解决此类问题有所裨益。本文共分为四个部分:第一部分,案件的基本情况。本案中,何某、杨某被聘任为交通协管员,二人通过平时工作的机会获取了正式交警的授权数字证书,侵入交管系统非法清除车辆违章信息,从而向违章人员收取处理费。对于行为人的行为构成何罪,有盗窃、诈骗、破坏计算机信息系统或受贿等罪名的争议。本案的争议焦点在于,盗用授权数字证书非法删除车辆违章信息并收取处理费的行为,究竟应该如何定性。第二部分,相关问题的法理分析。争议焦点涉及盗窃罪、诈骗罪、破坏计算机信息系统罪、受贿罪之间此罪与彼罪的界限问题。其中,行为人的身份定性及其行为是否了利用职务之便,是区分受贿罪与其他罪名的关键所在;不法原因给付情形下的诈骗行为定性,决定能否构成诈骗罪;盗窃对象的性质认定,决定是否能构成盗窃罪;而对破坏计算机信息系统罪进行定性分析,可以帮助我们理解破坏计算机信息系统罪所保护的法益以及与其他罪名竞合处理原则。因此,在法理分析部分,依次分别对“受贿罪之‘主体身份’与‘利用职务便利’”,“诈骗罪定性分析”,“盗窃罪之‘公私财物’界定”,“破坏计算机信息系统罪定性分析”,等问题进行了分析阐述。第叁部分,本案的分析与结论。首先,行为人不构成受贿罪,其不是国家工作人员,也没有直接处理违章罚款的职权,不能利用职务之便,进而索取财物。其次,行为人不构成诈骗罪,因为违章人员未陷入错误认识。再次,行为人的行为不构成盗窃罪,违章人员给予的处理费,其在性质上并非国家已经收缴的违章罚款,而是因本案行为人帮忙删除违章信息而给与的回报;而还未收取的国家应收罚款,行为人在主观上没有非法占有的目的。本案行为人的行为构成破坏计算机信息系统罪,其行为符合破坏计算机信息系统罪中第二种行为模式,国家罚款未收到的损失正是被告人破坏计算机信息系统“后果严重”的表现。对被告人的非法所得应予以没收,对违章人员应重新罚款扣分。第四部分,本案的研究启示。第一,明确财产性利益是盗窃罪的犯罪对象,随着信息时代的来临,将财产类型犯罪的对象仅仅局限为有体物和无体物,已经不能满足现代社会对刑法需求。第二,应理清破坏计算机信息系统罪与其他犯罪的竞合问题。因为破坏计算机信息系统罪仅有两种法定刑,同时在现实生活中破坏计算机信息系统罪多作为犯罪的手段行为,其与财产类型犯罪或贪污类型犯罪产生竞合时,如何处理会极大影响犯罪人的量刑。第叁,为同类型特殊单位如何预防相似案件的发生提出一些建议,防患于未然。(本文来源于《西南政法大学》期刊2018-09-15）
张红瑞[6]（2018）在《基于视频图像处理的车辆违章行为检测方法研究》一文中研究指出近年来,由于城市人口的不断增加,机动车需求量呈上升趋势增长,因此带来了一系列交通问题,其中交通事故造成的影响尤为严重。交通事故的发生大多数是违章行车的后果,而传统的交通技术在解决这一问题上效果不尽人意,因此智能交通系统被国内外政府及科技人员关注,车辆违章行为检测系统作为智能交通系统重要的一项技术,具有研究的价值。本文研究的是基于视频图像处理的车辆违章行为检测方法,重点研究的违章行为是违规停车问题。主要包括运动目标检测、车辆识别和违章停车判断叁部分。在运动目标检测部分,由于原始Vibe算法存在一系列问题:如鬼影问题造成的虚假目标、检测到的运动目标不完整以及光线带来的阴影问题,提出了一种改进的Vibe算法。该算法采用五帧差分进行背景初始化,引入混合高斯模型进行运动目标检测,并在YCb Cr颜色空间消除阴影。通过实验结果可以看出,使用该算法可以较好地解决原始Vibe算法存在的问题。在车辆识别部分,本文使用多特征级联分类器进行车辆的识别,通过提取车辆的Haar-like特征和HOG特征,并使用Adaboost分类器进行训练,根据实验数据,可以得出该算法在车辆识别准确率上达到了预期效果。在车辆违章停车部分,本文采用像素灰度值的变化来判断是否违规。通过建立禁停区域,在禁停区域内计算背景像素灰度值,通过判断灰度值的变化来判断是否违停。本文提出的基于视频图像处理的车辆违章行为检测方法,通过实验结果可以表明,本文使用的算法在违章停车检测中准确率较高,能够满足交通管理部门实时检测的要求,具有较强的可行性和实用性。(本文来源于《西北师范大学》期刊2018-05-01）
赵成强[7]（2018）在《公路交通车辆违章行为检测与监控实现系统》一文中研究指出随着国民生活水平的提高,全国汽车保有量不断增加,随之而来的是各种交通安全事故时有发生。通过国家交通管理部门发布的交通事故分析显示,交通车辆的违章行为在所有交通故事诱发因素中占较大比例。进一步对这些交通违章行为进行技术分析,最为常见的违章行为包括车辆违停、非紧急情况下违规占用应急车道、随意变更车道等。在众多交通事故的背后往往存在着“小违章”导致“大事故”的现象,因驾驶人员交通安全意识薄弱,没有认识到交通车辆违章行为的危害,从而造成交通事故发生,严重的交通事故还可能造成重大财产损失和人员伤亡,影响公民出行安全。另一方面,国家正加快数字化智能交通监控系统建设,交通安防监控系统是整个智能交通监控体系中的重要组成部分。因此,加强交通违章行为系统建设,加快交通车辆违章行为检测研究具有重要的现实应用价值和市场前景。本文主要应用了计算机视觉处理技术、智能视频分析技术以及数字图像处理技术等相关前沿技术。所涉及的具体技术有图像处理技术、图像分割技术、目标检测与跟踪技术、数字信号采集与处理等相关技术。研究了能适应于公路交通场景监控的车辆违章行为监控系统,并重点对车辆违停、非紧急情况下违规占用应急车道、随意变更车道这叁种交通事故诱发率占比较高的车辆违章行为的检测识别实现方案进行了研究和设计,并通过系统开发调试和实现验证。具体包括:(1)本文对现有监控模式进行了优化设计,提出了一种基于视频流的自动保存取证监控系统。该系统主要针对现有交通监控模式中,采用的是视频检测自动抓拍的方式进行交通场景监控,整个监控模式实现系统有一个反应抓拍环节,整个抓拍环节涉及到一个控制信号的发出、传输、执行,需要一定的反应时间。本文提出的监控系统优势在于:在实际应用中,减少了反应抓拍环节,也就减少了很多信息传输环节,从而保证了整个监控系统的稳定性和实时性。(2)本文提出了一种基于几何坐标图像区域自由分割方法,在进行交通监控场景特定区域设置时,可通过此方法自由设置场景中所要监控的特殊区域。此方法是针对在进行公路交通违章停车和非紧急情况下违规占用应急车道监控时,采用的监控摄像头都是广角摄像头,在现实监控场景中,几乎采用的是角度偏差,视野调整等方法进行特别区域的监控,但这一定程度上限制的监控范围,而且还可能产生漏检或误检的情况。此方法优势在于:一是通过分割去掉了视频监控场景中许多无用的图像区域,在进行后续的相关图像像素处理时能减少计算量,一定程度上节约了图像信息处理运算时间,提升了整个监控系统的实时性。二是去除了图像中非特殊监控区域上其他车辆的图像信息,在进行后期的违章车辆车牌识别时,保证了系统识别准确率。(3)本文对这叁种常见车辆违章行为的检测实现方案进行了优化设计,通过监控软件系统设计开发,程序编写和相关算法调用,采用本地监控视频素材,验证了本文优化设计的监控模式的有效性和叁种常见违章行为的检测实现方案的可行性和实效性。通过相关测试验证,取得了较好的结果,并对相应输出结果进行总结分析,所得测试结果基本达到了方案设计效果,对进行实地交通场景实时监控和车辆违章行为检测提供了优化的解决方案。(本文来源于《成都理工大学》期刊2018-05-01）
梁书浩[8]（2018）在《小区车辆违章停车监测系统设计》一文中研究指出随着社会的飞速发展,人们的衣食住行都得到了很大的提高。汽车已经成为人们生活中必不可少的工具,小区也已经不单单是满足人们舒适的居住,而是一个智慧的生态圈。汽车的增多导致小区停车位紧张,时常发生乱停车的现象,引起业主与业主、业主与物业之间的纠纷,传统的方法是由物业人员人工管理停车位,这种方法效率低下,而且需要大量人力。随着视频图像技术的发展,智能监控系统已经进入小区管理,针对小区胡乱停放的车辆,通过智能视频监控来进行违停检测,提高物业管理的效率和准确性,规范小区的停车问题。针对小区乱停车现象,本文设计小区违停监测系统,系统由以下几部分组成:运动车辆检测、运动车辆跟踪、车辆静止判断、车辆违停判决及车牌识别。(1)运动车辆检测,采用信息融合的目标检测算法,该算法融合了五帧差分、Canny算子及Surendra背景减除,可以有效克服光线变化、噪声等干扰。(2)运动车辆跟踪,采用结合kalman滤波的Camshift算法进行车辆跟踪,该算法可以在严重遮挡和相似背景颜色干扰下对车辆进行有效跟踪。(3)车辆静止判断,通过背景像素的变化过程来判断车辆是否静止。(4)车辆违停判决,通过设定车辆到禁停区域的距离阈值和停留时间阈值来判决车辆是否违停。(5)车牌识别,采用数学形态学进行车牌粗定位,在粗定位的基础上利用车牌的颜色信息实现车牌精确定位,精确定位车牌后进行车牌倾斜校正、字符分割与识别,最终识别出车牌。搭建软件平台进行仿真测试,通过对小区违停车辆的检测,验证了本文所搭建系统的可行性。(本文来源于《沈阳航空航天大学》期刊2018-03-05）
张雪[9]（2018）在《车辆不处理违章不能过年检？ 该改改了》一文中研究指出近日，“不处理违章不能过年检，一车主状告车管所”的新闻引起广泛关注。截至2017年底，我国机动车保有量达3.1亿辆，在年检前集中处理违章是很多车主的“惯例”，因为有违章，年检不能过。这种做法已经习以为常，但车主们并不一定知道，如此规定的本身是经不起法律推(本文来源于《经济日报》期刊2018-02-13）
冉德良[10]（2018）在《车辆年检与处理违章冲突解决期间的豁免权》一文中研究指出本文主要针对我国的交通管理部门在行政执法过程中,特别是在对机动车每年所例行的检验和驾驶员处理交通违章两者的关系问题进行了较为详细的论述。同时结合最高人民法院就上述两者间的关系及处理原则所作出的《批复》,交通管理部门拒不按照《批复》执行时,当事人应享有的一种特殊的豁免权——"车辆年检豁免权"。"车辆年检豁免权"是基于交通管理部门不依法行政的基础上产生的一种过渡性的权利。当交通管理部门认识到行为的错误并予以纠正,完全按照《行政处罚法》的规定和最高人民法院的司法解释就车辆年检问题进行完全合法规制后,该项权利便逐渐走向消亡。同时本文也解决了交通违章的处理问题,理顺了当事人和交通管理部门双方各自权利的维护和行使。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2018年02期）
车辆违章论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着经济发展水平、社会生产力的提高,交通系统承载的压力越来越大,交通事故发生率急剧上升、违章行为监管缺失等问题日渐突出。监控系统作为基于图像处理的智能交通系统的一部分,具有功能多、效率高,并能减少交通系统投入成本等优点。本文将研究道路监控系统中基于图像处理的违章逆行识别技术。违章逆行识别技术中主要运用了逆行算法。车辆逆行识别算法是根据违章车辆在道路探测器区域内的运动方向进行分析的一种算法,常采用的为图像增强中常用的灰度处理方法,根据车辆在背景区域中的灰度值变化,通过sobel算子对区域边界进行检测,根据车辆在探测器区域中是否从底部运动到头部来判断是否违章逆行。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆违章论文参考文献
[1].陈志祥.拒发违章车辆年检标志是否合法[J].检察风云.2019
[2].赵振东.基于图像处理的车辆违章逆行识别[J].中国新通信.2018
[3].裴莹莹.基于视频图像处理的车辆闯红灯违章的检测方法研究[D].吉林大学.2018
[4].黄珑,周佳琪,唐婉玉.智能交通系统中车辆违章事件的检测[C].物联网与无线通信-2018年全国物联网技术与应用大会论文集.2018
[5].刘耀.盗用数字证书删除车辆违章信息行为的定性研究[D].西南政法大学.2018
[6].张红瑞.基于视频图像处理的车辆违章行为检测方法研究[D].西北师范大学.2018
[7].赵成强.公路交通车辆违章行为检测与监控实现系统[D].成都理工大学.2018
[8].梁书浩.小区车辆违章停车监测系统设计[D].沈阳航空航天大学.2018
[9].张雪.车辆不处理违章不能过年检？该改改了[N].经济日报.2018
[10].冉德良.车辆年检与处理违章冲突解决期间的豁免权[J].科技经济导刊.2018
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