本申请提供了一种车辆违规检测方法、设备及存储介质，涉及交通技术领域。该方法包括：采用目标检测模型进行多任务分类检测，得到目标车辆的位置信息；使用车辆运动学模型、动态运动学模型和位置信息，分析得到目标车辆的未来运动情况；采用卷积神经网络在相邻两帧间进行特征提取和特征匹配，得到目标车辆的跟踪运动轨迹；采用卡尔曼滤波算法拟合跟踪运动轨迹和未来运动情况，得到目标车辆的预测车辆位置并用于迭代更新跟踪运动轨迹和未来运动情况；根据违规检测框和每次迭代得到的跟踪运动轨迹、预测车辆位置预判目标车辆的违规情况。本申请综合利用深度学习、运动分析和卡尔曼滤波思想，能有效提升车辆轨迹跟踪实时性以及违规检测的精准度。