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
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。
智能交通摄像头的各种产品形态；
1.我们理解的智能交通摄像头是卡口式和电子式的。但随着城市建设的推进和车辆保有量的增加，智能交通摄像头的应用场景进一步细分，使得原有的传统产品形态已经不能满足所有细分需求，因此产品形态也需要创新和突破；
2.从这个维度来看，智能交通摄像头在产品形态上确实有了很大的突破，无论是成像传感器品类还是产品外观，都有别于传统解决方案。比如传统的智能交通摄像机，往往采用电荷耦合器件作为成像元件，因为智能交通摄像机拍摄的对象是快速移动的车辆，电荷耦合器件用于全局曝光成像，配合光线补偿设备和高速快门，保证拍摄的画面清晰无拖尾现象。而以CCD传感器为成像元件的智能交通摄像机，价格要比普通网络摄像机贵很多。基于公共安全监控工程对城市大面积道路小路段卡口的需求， CCD标准卡口设备的使用将大大增加项目的整体预算。基于此，时宇科技还在业内率先将车辆检测、车牌识别等算法植入基于互补金属氧化物半导体成像的网络摄像机，并创新性地推出了高性价比的分支卡口器件。作为智能交通摄像机的重要分支，时宇技术已经广泛应用于城市次干道和小街道等项目中。通过双快门的技术，可以保证24小时清晰抓拍过往车辆，自动识别车牌，上报过往记录等结构化信息。
智能交通已经进入大数据时代。利用前端数据采集设备采集的海量、多样化数据，快速、深入地挖掘这些数据的潜在价值，已经成为智能交通的一个新的业务应用。在基于大数据的智能交通系统中，智能交通摄像机作为前端数据采集设备之一，承担着结构化过往图片、视频中车辆特征非结构化数据的重要任务，每一个结构化的过往数据都会成为后端大数据平台中数据计算的基本元素。这就要求智能交通摄像头具备更多的特征采集功能，比如车牌号、车身颜色、车辆识别，甚至详细的车型识别。在大数据应用业务中，我们可以进行查询、检索、 通过多条件组合等计算模型，基于这些属性进行判断等服务。
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。