使用视觉检测技术识别交通违章行为，主要依赖于图像识别、计算机视觉与深度学习技术。以下是具体的识别步骤和要点：
1. 图像采集：
通过安装在交通关键位置的摄像头，实时捕捉路面上的车辆、行人等交通参与者的动态图像和视频数据。
2. 图像预处理：
对捕捉到的原始图像进行预处理，如去噪、增强、变换等，以提高图像的质量和可识别性，便于后续的检测和分析。
3. 目标检测与跟踪：
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并识别出车辆、行人等目标，并对其进行跟踪，以获取其位置和移动轨迹。
4. 行为分析：
根据目标检测与跟踪的结果，结合交通规则，对交通参与者的行为进行分析。例如，判断车辆是否在红灯亮起时通过路口，行人是否在红灯时穿越斑马线，或者车辆是否停放在禁止停车区域等。
5. 违章行为识别与判定：
基于行为分析的结果，系统能够判断出交通参与者是否存在违章行为。例如，如果检测到有车辆在红灯亮起时仍然通过路口，就会识别为闯红灯违章行为；如果车辆停放在禁止停车区域，就会识别为违停行为。
6. 违章记录与存储/报警与记录：
一旦识别出违章行为，系统会自动记录并存储相关证据，包括违章时间、地点、违章行为类型以及违章车辆或行人的信息。系统也可以发出警报，以便交通管理人员及时处理。
使用视觉检测技术识别交通违章行为是一个复杂而精细的过程，它结合了图像识别、计算机视觉与深度学习等多种先进技术，以实现高效、准确的交通违章行为识别。
