伴随现代智能城市建设进程的加速,人们在享受更加便捷出行条件的同时,出租车数量也与日俱增,导致违章运营行为倍增,亟需开展智能交通技术研究来提升执法效率。针对复杂交通场景设计一套出租车违章行为自动检测算法和系统。首先,分析不同违章行为在实际监控视频中的表现特征,确定不同违章行为的最佳识别区域;然后基于Haar-Adaboost算法提取该区域位置;最后利用多种深度调查的行为特征分别实现车牌遮挡和吸烟行为的判定,通过交通监控视频数据集测试表明,算法查准率均在85%以上。同时结合B/S架构和JavaCV计算机视觉库设计自动检测系统,完成了交通执法的全自动化,有效提升了交通执法效率。