随着社会经济的迅速发展,我国机动车数量不断增长,导致交通问题日益严重,实施有效的交通监控对于解决日益增长的交通问题具有积极意义。然而,目前大多数的交通监控系统存在系统维护复杂、成本高、计算量大等缺点,本文针对上述缺点设计并实现了基于机器视觉交通监控系统。首先,分析基于机器视觉技术的交通监控系统的相关研究背景,探讨了本课题的研究内容与意义,深入探究了国内外有关机器视觉技术、智能交通技术相关的研究现状。其次,分析了与机器视觉技术、交通监控系统相关的技术,主要包括计算机视觉技术、车辆检测与跟踪技术。本文重点介绍了运动车辆检测与跟踪技术,详细分析了帧间差分法、光流法和背景差分法等三种运动车辆检测方法,分析了依据分割进行跟踪和依据视窗进行跟踪的两种运动车辆跟踪技术,为后文设计与实现基于机器视觉交通监控系统提供重要的技术支持。然后,重点介绍了基于机器视觉交通监控系统的设计方法,以系统需求分析为基础,以系统设计原则展开系统设计,分析了交通监控系统总体结构、模块化设计、视频图像处理设计等。为了提高系统运行的速度和系统性能,本文采用Visual C++.NET 2010开发工具和Open CV函数库实现程序的开发。最后,研究了基于机器视觉交通监控系统的实现与测试,主要是实现视频图像采集与存储、路口红绿灯时间优化、车辆违规规则定义及响应、运动车辆检测与跟踪等。在系统中,用户能够灵活的设定动态目标检测和跟踪算法,对系统的广泛应用奠定了基础。