行人闯红灯会被抓拍公示，能治理“中国式过马路”吗

法律需要有严谨的执行，才能够得到的大家的认可，如果执法者随随便便建立一个规定，或者随随便便设立一个门槛，把这些规定建立在法律之上的话，那么就不能说是合理的规定，因此任何一种法律法规都必须依法执行。

现在因为经常有行人闯红灯，所以一些执法者开始想一些不符合法律的招数，我看到深圳莲花路与新洲路路口的人脸识别智能抓拍行人闯红灯系统，还要把人的信息公示出来，如果交警这样做的话，就有些不合理，而且有些违反法律了。

我们知道行人闯红灯是违反交通规定的行为，交警可以做出一些处罚，但是必须符合基本的规定，不能超越相关的法律，我们知道行人闯红灯因为造成的危害比较小，所以从法律来说没有办法进行很严厉的处罚，这就使很多人闯红灯。

交警部门对于行人闯红灯并没有一个统一的管理办法，我们可以注意到行人闯红灯的时候，基本上交警要么选择漠视，这些年全国各个地区都是如此，因此行人在没有有效管制的情况下，也就以为是顺理成章的事情，这点责任在交警。

行人闯红灯的行为，必须进行制止。这是交通警察的职责所在，只要你在岗位一刻，就应该监督和管理这些行为，同时要教育行人注意自身的安全，这才是交警应该做的事情，可是多年以后，交警根本没有干涉过行人闯红灯，这就是一种默认行为，是一个误导！

既然出现这样的情况，那么就需要加强管理和教育，而不是做出抓拍公示行人闯红灯的信息，因为个人的隐私应该得到保护，而不是拿出去公示，更何况行人的行为并没有构成犯罪行为，所以交警这样的行为是不对的，十分过分。

更重要的是我国的法律有专门的规定，那就是即便是罪犯也要有基本的人格权，也就是必须保护罪犯的人格得到尊重，不能把罪犯的隐私公布出去。而我们的行人闯红灯根本不可能是犯罪行为，所以行人闯红灯公示绝对是使用，而且交警使用之后也不会有效，因为这本身就是一种违法行为！甚至交警的行为会引起，一系列的法律问题！

特斯拉的系统是和服务器相联，全车摄像头都可以拍照，不法分子通过远程控制摄像头，对一些敏感单位或者涉密单位进行偷拍上传，特斯拉就成了移动的间谍了。所以很多单位都禁止进入。

特斯拉全车有很多摄像头，不单单摄像头拍摄车内驾驶员乘客，还有好多摄像头拍摄车外360度，车开一路，拍摄一路，所有视频数据，定位数据，街景，全部数据都自动传输到美国数据中心，这些车在中国大地行驶就自动记录了中国各地的地貌特征，单位，行人，乘客，内部人员讲话，车外人员讲话。

一些特殊身份人员进出军事基地，政府机关，机关大院，军区大院，等等这些区域场景视频，区域录音录像，人员，等等一切一草一木，一楼一树，一人一语都会被记录下来，传输到特斯拉数据库，这些数据中很多都是涉及到国家机密。

特斯拉一家外国企业，目前还在海南建设 汽车 基地，海南是中国的军港，整个海南核潜艇，海南航母，这些都是美国感兴趣的，特斯拉过去建厂，这也严重威胁到国家安全。所以很多地区，区域严谨特斯拉车进入是十分必要的。

波音飞机全机有很多摄像头，不单单摄像头拍摄车内驾驶员乘客，还有好多摄像头拍摄机外360度，飞机开一路，拍摄一路，所有视频数据，定位数据，街景，全部数据都自动传输到美国数据中心，这些飞机在中国空中飞行就自动记录了中国各地的地貌特征，单位，行人，乘客，内部人员讲话，机内人员讲话。

一些特殊国家不准波音飞机进出军事基地，政府机关，机关大院，军区大院，等等这些区域场景视频，区域录音录像，人员，等等一切一草一木，一楼一树，一人一语都会被记录下来，传输到美国数据库，这些数据中很多都是涉及到国家机密。

就像美国禁止华为，一个意思。

充电危险。

有些是，因为小区电网承受不了。

哈哈 看到评论，各个都是国家安全部门的负责人，没日没夜的 *** 国家安全的心。不知道是否享受那份薪水，是否有这个能力或技术手段进行安全评估。唉！看来都有饭吃都能吃饱不一定是一件好事。

根据医学和心理学等学科的研究表明：人可以感知步态，并可以通过步态进行人的身份认证。尤其自“911事件”以来，使得远距离的身份识别研究备受关注。而与其他生物特征识别相比，步态识别的突出特点主要是能远距离识别。因此，步态识别的研究，己越来越引起国内外学者的关注。目前，己研究出的步态识别的软件算法有如下几种：

对于每个步态序列而言，一种改进的背景减除技术被使用来提取人的空间轮廓。这些轮廓的边缘，被逆时针方向展开为一系列相对于质心的距离模板。这些模板特征通过使用主元统计分析方法来训练，从而得出步态形状的变化模式在特征空间中的轨迹表达。识别时，采用了时空相关匹配方法和基于归一化欧氏距离的最近邻规则，并引入了相应于个人的体形等生理特征的融合，以用于必要的步态分类校验。

该算法来源于“从行走运动的时空模式中可学习人体的外观模型”的观点。对于每个序列而言，背景减除过程用来提取行人的运动轮廓，这些轮廓随时间的姿态变化在二维空间中被对应描述为一个序列的复数配置(Complex Configuration)。利用Procrustes形状分析方法，从该序列配置中获取主轮廓模型作为人体的静态外观特征。实验结果表明，该算法获得了令人鼓舞的识别性能。

该算法来源于“人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化”的直观想法。对于每个序列而言，背景减除与轮廓相关方法用于检测和跟踪行人的运动轮廓，这些时变的二维轮廓形状被转换为对应的一维距离信号，同时通过特征空间变换来提取低维步态特征。基于时空相关或归一化欧氏距离度量，以及标准的模式分类技术用于最终的识别。实验结果表明，该算法不仅获得了令人满意的识别性能，而且拥有相对较低的计算代价。

该算法来源于“行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息”的思想。首先，结合人体模型、运动模型和运动约束等先验知识，利用Condensation算法进行行人的跟踪。然后，从跟踪结果中获取人体主要关节的角度变化轨迹。这些轨迹经过结构和时间归一化后，作为动态特征而用于身份识别。

这是一种基于新的特征提取方法的自动步态识别算法，该算法仅从腿部的运动进行身份识别。对于每个序列，用一种基于图像色度偏差的背景减除算法来检测运动对象。在经过后处理的二值图像序列中，利用边界跟踪算法获取对象边界，在对象边界图像上，局部应用Hough变换检测大腿和小腿的直线，从而得到大腿和小腿的倾斜角。用最小二乘法将一个周期内的倾斜角序列，拟合成5阶多项式，把Fourier级数展开后得到的相位与振幅的乘积，定义为低维步态特征向量。在小样本的数据库上用Fisher线性分类器验证所研究算法的性能，正确分类率为7917%，在步态数据库不很理想的情况下也获得了较好的识别率。

基于广义多尺度分析理论，针对不同的应用图像或信号库，得到最优小波分解, 并在人体步态识别中与二维小波矩结合进行应用。在三维物体的表示方面, 作为三维物体的一种无冗余的描述和识别方法，提出了三维小波矩理论。与现存的方法相比，它不但具有平移、缩放和旋转不变性，在径向上还增加了多尺度分析的特性。可以根据不同的需要，提供多层次的特征描述子，同时引进球面调和函数加速算法和小波的Mallat算法后，使小波矩的计算得到了双重加速。有人计划搭建实用的三维物体检索平台，将进一步完善该算法。

此外，有人在基于人体生物特征不仅包含静态外观信息，也包含行走运动的动态信息的思想，提出了一种判决级上融合人体静态和动态特征的身份识别方法。利用此方法在不同融合规则下的实验结果表明，融合后的识别性能均优于使用任何单一模态下的识别性能。

不会有影响的，交警就是留一个记录，同登记是一样的，他们汇总到他们的数据库里，就完事了，除非他们泄露信息或是黑客攻击他们的数据库，要不然您的信息不会泄露，

下次你要是在闯红灯，他会能看见记录，就不是警告了 是罚款了，以此类推，

你就放心的回家吧，下回咱也有经验了， 人家摆手，就赶紧走啊

靠惯导和无线电导航。

其中无线电导航包括甚高频全向信标VOR、测距机DME、自动定向机ADF、GPS卫星导航等等。

航路上主要使用VOR/DME地面信标台实行RNAV区域导航，一些小机场使用NDB台实行ADF导航。惯导和GPS可以提供飞机位置信息。惯导一般民航客机都是有的，GPS不一定都有。惯导现在一般不用陀螺仪平台式的了，都用捷联式激光陀螺。另外飞机进近时用ILS仪表着陆系统导航。

其实飞机上的导航系统还不止这些呢，现在民航客机都是用FMS飞行管理系统，实行全自动导航。FMC接收各个导航系统的数据信息，结合导航数据库加以综合计算，利用自动驾驶和自动油门系统， *** 纵飞机以最佳的飞行路径、最佳的飞行剖面、最省燃油的方式从起飞机场飞到目的地机场。

扩展资料：

导航是一个研究领域，重点是监测和控制工艺或车辆从一个地方移动到另一个地方的过程。

导航领域包括四个一般类别：

陆地导航，

海洋导航，

航空导航和空间导航。

这也是用于导航员执行导航任务所使用的专业知识的艺术术语。 所有导航技术都涉及定位与已知位置或模式相比较的导航仪的位置。

在更广泛的意义上，导航可以指涉及确定位置和方向的任何技能或研究。在这个意义上，导航包括定向运动和行人导航。

参考资料：

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