随着人们生活水平日益提高,机动车的保有量快速增长,安全行车和交通事故等问题相继出现。交通管理部门为了保证公民的行车安全,制定和实施了各种各样的约束政策,例如自2013年12月起,深圳交警正式在全市推出道路交通违法行为有奖举报,市民可以拍照举报交通违法行为,并能够得到相应的物质奖励。2015年9月1日南京启动交通违法举报新渠道,市民可以通过手机或者特制的行车记录仪抓拍交通违法并上传到举报平台。针对抓拍交通违法行为这一政策,并积极响应,本文提出了一种基ARM-Linux的智能行车记录仪。能够通过语音控制其进行拍照和摄像,并且能够对拍下的图片进行及时的识别和处理。对于存在违法行为的车辆,会将其具体的车牌号码,违法行为和违法地点连同其违法证据一并发送到服务器,这在很大程度上减轻了交管部门在图片识别方面的工作量。此外,随着大数据时代的到来,本设计在传统的行车记录仪基础上增加了三轴重力加速度传感器,能够采集到大量道路平整度信息,配合GPS就可以知道具体地点具体路段的道路坑洼情况。这不仅可以指导驾驶员安全行车,而且可以提醒相关部门对道路进行检修。本设计采用以ARM为内核,性价比高的Raspberry Pi作为主控平台,使用Linux操作系统管理和调度所有的硬件和软件。顺应目前人工智能的潮流,赋予行车记录仪语音控制的功能,使用机器学习算法,能够对图片进行准确的车牌识别和违章检测。本文旨在对整个智能行车记录仪系统平台的搭建和基本功能的实现。详细介绍了设计方案的选型,硬件平台搭建和各种硬件的测试以及车牌识别算法和违章检测算法的设计与实现。最后通过对整个系统进行功能测试,该系统稳定性较好,基本达到了预期设计的要求。