近些年，电瓶车以其轻便灵活的特性，变成校园里外师生短途出行的首选。但是，接踵而来交通违法操作，如闯红灯、逆向行驶、车辆超速、骑手不戴安全帽等，不但严重威胁了骑手自身的安全，也帮别的路面客户带来很多风险。据调查，电瓶车交通事故占校园附近事故比例较高，其中未戴安全帽导致头部损伤尤为严重。
此外，电瓶车的混乱摆放都是校园管理中的一个关键问题。为了方便，一些师生随便将电动车停到人行道、消防通道乃至教学区，严重影响到学校正常秩序和消防安全。因而，怎样正确监管电瓶车的使用，提升骑自行车的安全意识，已成为校园安全工作中亟待解决的问题。
电动车车牌识别系统做为智能交通系统的重要组成部分，依据监控摄像机捕获电动车车牌照图象，采用先进图像处理和识别算法，进行电动车信息的有效、准确识别。该方法在校园附近安全管理中的运用主要体现在以下几方面：
1.车子信息登记核查:将校园及周边地区合法电瓶车的车牌号输入系统，创建数据库。当电瓶车进到监控区域时，系统识别车牌号并和数据库进行对比，区别合法车辆及违法车子。
2.非法操作记录和警示：针对违法驾驶（如闯红灯、反向驾驶）或违法停车的电动车，系统可自动备份车牌号、非法操作种类、时长、地点等信息，并通过短信、运用推送等方式向驾驶员推送违法警示，同时上传至校园安全管理系统，便于后续处理。
3.数据分析与投资决策：依据电动车驾驶数据的收集与分析，系统可产生校园附近电池交通量布局图、非法操作热点区域等汇报，为校园安全工作提供数据支持，帮助管理者制订更合理的公路交通政策。
未戴头盔纪录理论是运用智能相机集成深度学习算法，实时监控和识别骑手是否戴安全头盔。当发现骑手没有戴头盔时，系统会立刻纪录它的脸部图像和电动车车牌号，并生成违法纪录。该技术的发展旨在提高骑手的安全意识，减少因未戴头盔导致的交通事故危害。
1.立即拍摄和提醒：一旦系统识别出未戴头盔的骑手，将立即进行拍摄，并通过校园广播、LED显示屏等形式立即提醒，告知其非法操作。
2.教育和处罚相结合：对于第一次违法骑自行车的人，系统能够通过短信或APP推送安全教育内容，要他们网上学习；对数次违规者，依据校园安全管理要求，采取限制电瓶车入校、通报批评等有效处罚措施。
3.社会管理与带头作用：依据校园内外的广泛宣传，构建“戴头盔、安全出行”的良好氛围，运用学生的带头作用，提升全社会电动车骑手的安全意识。
电动车辆识别和未戴头盔移动控制系统的引入，不但大大提升了校园附近交通安全管理的智能化水平，并且有效降低了电瓶车交通事故的发生率。根据对数据的实时分析和反馈，校园管理者能够更有效地把握电动车使用情况，及时改正管理机制，保证校园及周边地区的平安稳定。
