基于深度学习机动车违法行为识别研究背景

2021 年，我国国内生产总值达到 1143669.7 亿元，人均生产总值突破 8.1 万元，而伴随着经济迅猛发展和国民收入不断增高，2021 年全国机动车保有量达到 3.95 亿辆，其中汽车保有量达 3.02 亿辆，自 2013 年以来呈现逐年增长态势。汽车保有量的不断增加一方面提高人们的生活水平与活动半径，为日常出行带来极大便利，另一方面也使得交通事故数量与日俱增，根据中国统计年鉴可知，2020 年全国共发生道路交通事故244674 起，造成 61703 人死亡、250723 人受伤，直接财产损失 131360.6 万元。

随着科技发展与交通技术的不断进步，人工智能技术已经在多个领域取得突破性进展，智能交通系统得到进一步的发展与提升，智能交通系统主要包括交通监控系统、车辆管理系统、先进交通管理系统等。其中交通监控系统帮助交通管理者有效指挥并迅速解决各类交通问题，传统的交通视频监控系统以大量的人力为基础，工作量大的同时也很容易出现疏漏，智能交通视频监控系统是提高道路交通安全水平的重中之重。

目前，我国公安机关交通管理部门对道路上出现的交通安全违法行为监控还应用传统的人工监管手段，耗时耗力的同时也容易出现监管疏漏的情况，无法达到对道路上出现的机动车交通安全违法行为做到及时监控。