近年来由于伴随着ITS的蓬勃发展,影像处理技术也日趋受到重视,虽然在技术方面有大幅度的进步,但是仍未达到成熟的境界.而综观国内外学者之研究,多着重于小型车之辨识与侦测,对于机车之辨识侦测皆未有专门的探讨,这除了由于国外交通情况不同,也与机车影像本身的特性有很大的关连.本研究首先针对机车影像之特性做一番探讨:①机车动线紊乱;②机车外形及骑士影像显现复杂;③遮蔽问题严重.并针对其特性逐步构建机车侦测演算法.本研究所发展之"机车侦测演算法",有别于过去研究对于车辆以"辆"为单位的处理方式,本研究提出以进入侦测区到离去侦测区块之亮块变化的"串"为单位来进行处理,更能有效的针对目标车辆进行分析、切割等动作.整个演算法可分为三大部分,"前处理"、"亮块关系处理"及"区块关系处理"."前处理"主要是利用背景相减、二值化等方法去标记出亮块位置,并加以记录."亮块关系处理"依靠了连续两张影像间亮块重心的位置及彼此间的交集关系,去判定是否为同一亮块,并以亮块变化的"串"为单位,对各串进行处理.最后以亮块关系为基准,进行"区块间关系处理",例用机车富涵纹理之结果,进行区块匹配、区块切割等工作,来将个别车辆分开.本研究所析出之交通参数包括车流量与车速,经过实例验证之后小型车与机车之辨识准确率,分别为87.61％及93.16％;而遮蔽情况下小车平均有85.89％的辨识准确率,而机车平均有89.59％的辨识准确率.