智能交通摄像头的智能化时代(10年以来)此时，我们迎来了智能化时代，摄像头真正成为了“有脑子的智者”。主要体现在以下几个方面:
首先，前端只有一个摄像头。摄像头采用H.264+JPEG双码流技术，其中H.264视频流用于车辆检测，JPEG用于车辆抓拍，从而整合了前两个摄像头的工作。同时，摄像头内置DSP处理芯片，集车辆检测、抓拍、图片识别于一体，兼容处理主机的工作。真正实现了集成，降低了系统成本，给网站建设和整个系统的稳定性带来了革命性的变化；
其次，利用车辆轨迹跟踪算法，与虚拟线圈相比，跟踪算法可以实现更规则的检测和更精确的检测；通常使用背景建模和前景建模技术。背景建模是基于背景检测的技术:当没有车辆通过视频检测窗口时，视频显示出道路、路边建筑物、树木等物体的成像特征，这些特征在相邻帧的视频流中发生微小变化，因此可以检测相邻视频序列中设定区域的图像特征变化，确定车辆的进入、停留、移动、变化、离开等事件特征，从而实现系统抓拍。优点是计算量小；实现简单；对系统处理单元的要求不高，适合嵌入， 这对提高捕获系统的整体稳定性具有重要意义。缺点是检测指标不稳定，易受天气、光线、阴影、非机动车要素、成像设备抖动、传输链路噪声、车辆行驶特性等因素干扰，出现漏抓、多抓、错抓等问题；
前景建模有两种，包括车辆检测和车牌检测。基于前景检测的车辆检测技术实现源于以下设置:当车辆通过视频检测窗口时，车辆特征会在一定时间段内连续出现在视频序列中的特定区域，进而判断车辆进入、滞留、移动、变化、消失等事件特征，实现系统抓拍。优点是对有车牌的车辆检测准确率高，检测性能稳定，能很好地适应各种天气、光线、阴影、非机动车元素、成像设备抖动、传输链路噪声和车辆行驶特性的干扰。缺点是无法检测无牌照车辆；与此同时， 它受制于图像整体大视野中车牌特征的稳定性变化。比如当车牌变得无法识别时，无法给出更详细的车辆行驶特征，从而失去对深层行为的判断能力；
车辆检测是前景建模的另一种方式，基于前景检测技术实现。车身检测特征是指车身作为前景检测特征，如车身中的颜色、线条、交叉点等；优点是灵活性和鲁棒性高，可以检测无牌照车辆，还可以更详细地检测车辆行驶特征，进行深度数据挖掘；不像车牌检测法那样稳定，占用大量系统资源，对处理器性能要求高。随着装载量的降低，系统整体性价比不高。
高清是近年来交通摄像机的显著进步。在交通摄像机的应用上，目前主要应用的是高清卡口和高清电子。过去，由于技术原因，道路监控系统的清晰度无法提高，这将影响系统的准确性。如今，在高清视频监控发展的推动下。交通摄像机经历了从标清到130万、200万、300万、500万甚至800万高清的发展过程。一些厂商的800万像素卡口和电警产品也已经量产并投入实际应用，很大程度上满足了用户对更高细节的要求。随着高清需求的发展，在交通监控系统中，摄像机的低分辨率已经提高到200万像素， 而500万像素超高清摄像头产品也逐渐成为中坚力量。随着清晰度的发展，我们不能忽视相机帧率的发展。交通摄像头高清化发展比较早，300万、500万等高像素的应用比传统安防领域要早很多，但其帧率却高达8-10帧，低至3-5帧，实在令人惊讶。在道路监控中，高速行驶的车辆对摄像头的要求非常高，如此低的帧率根本无法满足应用需求。50帧高清300万交通摄像机吸引了众多目光，同时也实现了智能交通摄像机向高帧率迈进的步伐。
智能交通摄像机对高清监控和存储的要求；
市场需求是技术发展的重要驱动力，在“看得见”到“看得清”的大趋势下，相机正从标清产品向高清产品快速发展。根据市场研究机构给出的数据，2008年以来高清摄像机的年增长率在70%左右，2015年高清摄像机和标清摄像机的市场份额达到1: 1。高清摄像机市场的快速发展，不仅给智能交通用户带来了良好的体验，对后端存储和一系列工业存储应用功能也有了线性的增量需求。随着摄像技术的快速发展，存储容量迅速增加，越来越多的传统数据产品厂商和监控厂商进入监控存储领域。
目前制约智能交通行业高清监控存储发展的关键因素是行业未达成共识，标准不统一，软硬件不兼容。就存储技术而言，在硬盘技术的安全性和可靠性、数据存储效率、视频数据的智能分析等方面还有很大的提升空间。
随着摄像头技术的不断发展，高清摄像头开始普及，智能交通摄像头也进入了高清时代。此时，交通摄像头可以在电子系统中连续抓拍三张图片，从而记录车辆的违法过程。并且抓拍的画面分辨率达到1080p，红灯、车牌、停车线清晰可见，可以满足警察的实际需求。同时，检测方式也与线圈分离，实现视频检测。