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最近有很多读者朋友对车辆定位与轨迹查询有疑问。由部分网友整理出相关内容希望能够解答你的疑惑，关于车辆定位与轨迹查询用什么软件，本站也已经为你找到了问题的答案，希望能帮助到你。
近日，百度一件车辆检测方法和车路协同相关专利获得授权，实现了对交通违章、违规驾驶的重点车辆进行准确定位及溯源的功能，严格保障城市交通、市容市貌及市民的生命财产安全。
随着城市化建设的不断推进，各类市内设施建设需求此消彼长，城市内各类大型、重型运输车辆不断增加，随之带来诸多安全隐患和交通事故，不规范运输、不规范作业、城市污染、违章驾驶等行为时有发生，虽然监管政策强度与人力投入逐年递增，但仍有漏网之鱼，无视法规，引发严重后果。为此，百度Apollo推出“重点车辆管理系统解决方案”，通过场景化的车端、路端、云端算法联动，形成业务场景的闭环，实现了对重点车辆的高效监管。
传统路侧监控设备基于图像分析识别车牌，当受到天气、光线、图片拍摄角度及像素质量等因素影响时，会存在识别不准确甚至无法识别的情况，此外一些不法营运车辆会选择遮挡车牌作案，更导致交通违章行为难以被锁定和处罚，对群众生命财产安全产生潜在隐患。据调研反馈，这种情况下，有关部门通常需要人工花费数小时浏览大量路口监控视频来确认“疑似”车辆。
相比于传统方式，“重点车辆管理系统解决方案”如何实现高效解决此类城市道路运输车辆管理痛点问题？百度本次授权的专利或许能给出答案。具体来说，监管方首先通过管理平台获取已登记车辆的实时行驶数据并持续监控，比如位置、速度、航向角度等，同时基于道路感知设备采集全量车辆在视觉空间运行轨迹，通过回归技术结合地图及信号灯状态信息，实时分析判断违法违规事件，当存在车牌遮挡或识别不清时，系统会启动轨迹拟合算法，将道路感知设备的事件分析精细轨迹与登记车辆实时行驶数据进行综合匹配，锁定嫌疑车辆并同步拟合该车历史轨迹，同时自动调取对应过车图片及视频数据组合证据链，实现车辆源头追溯。以此高效支持监管单位提升案件侦破效率，打击不法车辆，维护交通安全。
车辆故意遮挡号牌频繁闯红灯
据悉，百度智能网联重点车辆管理系统首创轨迹拟合算法已经在项目中落地，利用Apollo领先的对象级感知、图像识别、AI分析技术与V2X应用能力，实现重点车监管与驾驶安全服务一体化解决方案，有效提升城市重点车管理效果。其所具备的对象级感知技术可以有效提升道路监控智能化水平，准确识别全类型车辆违章事件，且可联动车载监控终端锁定违章驾驶人员，协助解决“代扣分”问题；轨迹拟合技术支持在车牌遮挡、污损、不清晰等情况下，快速锁定违法违规车辆；AI图像识别技术可为城管、交运等部门提供20多种重点车辆违规运营行为识别场景，支持实现非现场执法；V2X应用能力利用车路协同安全提醒服务，为驾驶员提供车内超视距安全驾驶辅助提醒，保障行驶安全。
随着百度智能网联重点车管理解决方案在多个城市逐步落地，重点车监管与驾驶安全服务一体化的综合解决方案已经在多地支持交警、住建及城管等部门进行专项治理，并多次利用科技力量协助城市监管部门识别、追踪高风险违法违规事件，如大型货运车辆遮挡车牌连续闯红灯、组队闯红灯，严重渣土遗撒车辆追溯，野鸡车团伙偷排偷倒等恶性违法事件。相信在未来，随着智能网联重点车管理解决方案在更多城市落地，将不断助力提升城市交通安全与文明。
野鸡车团伙偷排偷倒车辆追踪-轨迹拟合
野鸡车团伙偷排偷倒车辆追踪-智能证据链匹配
