随着机动车保有量和出行需求的迅速增加使道路交通愈发复杂化，城市交通噪音污染成为道路交通管理的一大顽疾。根据测试记录，汽车鸣笛时音量在85分贝上下,持续不断的鸣笛声会引发顽固性头痛、神经衰弱和脑神经机能不全等疾病。在此背景下，诸多城市先后颁布“禁鸣令”以缓解城市交通噪音压力，然而由于以下三大困境使“禁鸣令”难以推进实施：

车辆鸣笛定位难

由于道路交通环境复杂，充斥着汽车引擎、刹车、特种车辆鸣叫和电动车喇叭声等干扰声，在巨大的车流量中，人耳难以准确辨别违法鸣笛车辆的位置与行车方向。

车辆鸣笛取证难

由于声音是向四面八方传播且人眼无法捕捉的形态，需要通过专业的科学技术才能看到；其次，车辆在行驶过程中鸣笛，更需要足够灵敏的设备抓拍到车牌信息。交警无法将主观判断代替证据用以执法。

车辆鸣笛执法难

取证难是执法难的先决因素。其次，由于机动车保有量迅速增加，而执法人力有限，交警无法确保获取所有违法鸣笛车辆的信息并一一执法，面对漏网之鱼无可奈何。

鸣笛抓拍系统基于国内先进的声呐阵列定位技术，实时侦测鸣笛声，准确定位鸣笛车辆，自动进行抓拍和车牌识别，实时生成图像音频和视频证据，在线完成证据上传和推送， 实现了违法鸣笛不仅“听得见”，而且“看得见”，有效用于现场执法和非现场执法。

汽车违法鸣笛声音“看得见”

系统对指定车道进行不间断的自动检测，当汽车鸣喇叭时，在系统平台上形成一个声场声压变化云图，其中红色区域代表声压值较大， 蓝色区域表示声压值较小。

自动抓拍违法鸣笛车辆信息

系统自动抓拍违法鸣笛车辆信息，通过箭头简单、清晰地标记鸣喇叭车辆位置，同时记录车辆违法鸣笛时间、地点，并自动识别提出车牌号。

抓拍结果审核和复议处理

系统可通过图像显示、声音回放、视频播放等方式对结果进行人工审核。如果有异议，可录制喇叭声，与现场抓拍时录制的喇叭声进行声纹特征对比。

大数据分析提供决策依据

系统对城市不同时间不同路段的相关信息进行统计分析，为智能交通决策提供数据支持。