通过机器视觉技术进行城市交通违章监测，主要依赖于计算机视觉和深度学习技术，具体过程可以分为以下几个关键步骤：
1. 图像采集与预处理：
通过安装在道路或停车场等区域的摄像头，实时采集监控区域的视频或图像数据。
对输入的图像进行处理，保证图像质量，便于后续的检测。
2. 目标检测：
利用深度学习中的目标检测算法（如YOLO、SSD等），在预处理后的图像中检测车辆、行人等目标，并获取其位置、大小等信息。
3. 行为分析：
根据目标的位置和姿态信息，结合时间戳等元数据，分析目标的行为。
例如，判断车辆是否在规定时间内离开或停放在禁止停车区域，或者判断行人是否在红灯状态下穿越斑马线。
4. 违法行为判定：
结合地理信息、车位标识、禁停标线以及信号灯状态等，判断是否存在违章行为。
例如，车辆违停、行人闯红灯或车辆逆行等。
5. 报警与记录：
一旦检测到违章行为，系统可以自动发出警报并记录违规信息，包括违章车辆的图像信息、时间戳等，供管理人员进行后续处理。
机器视觉技术在城市交通违章监测中的应用还包括自动识别和记录道路上的各种交通标示标线，实时监测道路上的交通情况，以及为交通规划和路况分析提供数据支持等。
通过机器视觉技术进行城市交通违章监测，可以实现高效、准确的违章行为识别和记录，为城市交通管理提供有力支持。
