鸣笛抓拍系统的工作原理主要基于声学定位和图像识别技术的结合，具体流程如下：

一、声学定位技术

麦克风阵列组成

系统通过部署3-4个高灵敏度麦克风，形成二维或三维阵列，用于捕捉环境中的声音信号。

声波传输时间差分析

当车辆鸣笛时，声波以不同时间到达各个麦克风。通过精确测量声波的传输时间差，并结合声波在空气中的传播速度，系统可计算出声音源的精确位置（如经纬度坐标）。

声音特征提取与匹配

系统内置大量车辆鸣笛声的数据库，通过机器学习算法对实时采集的声波进行特征提取（如频域特征、持续时间等），并与数据库中的模板进行匹配，从而确认鸣笛车辆的身份。

二、图像识别与关联

视频抓拍

在声学定位确定车辆位置后，系统立即启动高清摄像头对该车辆进行抓拍，获取清晰的车牌图像和违法行为现场照片。

图像预处理

对抓拍的图像进行增强、滤波等操作，提高清晰度并去除干扰（如其他车辆噪音、环境背景等）。

车牌识别与关联

通过图像处理技术定位车牌位置，提取车牌字符，并与声学定位结果中的车辆信息进行关联，确保抓拍的准确性和合法性。

三、证据生成与执法联动

证据存储与传输

系统自动生成包含图像、音频及视频的完整证据链，并实时上传至后台管理系统，支持现场和非现场执法。

与执法系统联动

证据可直接接入交警执法平台，实现快速检索和处罚流程，提升执法效率。

四、技术优势与注意事项

干扰排除：

通过声学特征筛选，可有效排除刹车声、引擎声等非鸣笛干扰。

精准度要求：定位误差需控制在较小范围内，避免因声源传播特性导致的误判。

法规适配：仅对明确禁止鸣笛的区域（如学校、医院等）进行抓拍，避免对合法车辆（如货车刹车声）的误处罚。

综上，鸣笛抓拍系统通过声学定位精准定位违法车辆，结合图像识别实现证据采集与关联，形成“听得见、看得见”的执法闭环。