海燕系统作为智能交通监控系统，其技术实现涉及多种编程语言和算法，主要包括：

核心开发语言

- C语言：

用于系统底层开发，利用其高效性能处理大规模图像采集和实时分析任务。

- Python：用于算法开发、数据处理和系统集成，因其丰富的库支持（如OpenCV、TensorFlow）简化开发流程。

图像处理与分析技术

- 采用 计算机视觉算法，通过摄像头采集的图像进行特征提取，包括车型识别、车牌识别（OCR）、车内人员行为分析（如是否系安全带）等。

- 使用 深度学习模型（如卷积神经网络CNN）提升识别准确率，部分场景的识别准确率可达98.6%。

数据库与数据管理

- 依托 海量数据库存储车辆信息（如车型、车牌、车主信息），通过 索引优化和 并行处理实现快速查询。

系统架构与集成

- 采用 分布式计算架构，支持7*24*365不间断运行，通过 消息队列和 微服务架构实现模块化开发与扩展。

- 集成 城市大脑平台，实现与公安、交通等部门的 数据共享与协同管理。

综上，海燕系统的开发涉及C语言/Python编程、计算机视觉与深度学习算法、高性能数据库管理以及分布式系统架构设计。