随着城市交通的飞速发展,首都北京的机动车保有量正在高速增长,但是道路的增长远远跟不上机动车的增长速率,这就给城市的交通管理带来巨大的压力,交通供需矛盾的长期性和城市空间的有限性决定了不仅要规划建设好交通基础设施,而且还要使现有设施发挥最大效益。这就需要加强道路交通管理工作,通过采取各种有效的管理措施,保证城市交通安全、畅通、快捷、有序。智能交通系统将为首都的交通管理发挥出越来越大的作用,为科学管理城市交通,减少涉车犯罪,减少交通违章提供了更加丰富的手段。在这些管理方法中,交通视频信息是一项重要的发展方向,它为管理部门提供了准确的依据,但是这些视频的数据量相当大,用传统的电视监控很难发挥其作用,为充分利用视频信息,提高管理的智能化水平,以视频图象处理为基础的视频检索技术越来越引起重视。本文在分析视频检索中用到的视频数据为基础上,对基于内容的视频检索系统的实现进行了研究。本文首先介绍了视频信息检索技术的发展与应用,并对数字视频的特点、结构,视频数据的存储结构进行了详细地研究,归纳与总结,并讨论了视频数据的存储模型,为构建视频数据库提供基础。其次对视频检索中的镜头分割、关键帧的选取、特征提取等关键技术进行了详细研究,由于在交通旅行时间系统中,大多都是固定摄像机的拍摄角度,视频数据也都是车辆信息,目前的一些关键帧选取算法就不适合于本系统。本文结合车牌识别技术,选取了适合于交通旅行时间系统的关键帧选取算法,给出了应用框架。