运动车辆检测系统是现在智能交通系统的重要构成部分,在城市交通监控、交通管理等方面发挥着重要的作用,是近年来计算机视觉和视频图像处理技术在智能交通领域应用中的重要研究课题之一。随着汽车的普及,运动车辆检测系统的性能显得日益重要,以前基于PC、插卡等车辆监控系统已经无法满足当前需要。FPGA作为当今主流的可编程逻辑器件,具有规模大、集成度高、并行处理等特性,能够满足视频图像处理数据量大、处理速度快等高性能要求。因此,基于FPGA的运动车辆检测研究在现代智能交通系统中具有非常重要的意义和价值。本文首先对本课题的研究背景、意义和现状进行了阐述,介绍了与视频处理相关的基础知识、数字系统的建模仿真工具及设计流程。然后对光流法、背景差分法和帧间差分等常用运动车辆检测算法的基本原理进行了分析,并比较它们各自的优缺点,选取了计算简单、处理速度快、容易硬件实现的帧间差分法作为检测算法。借助Xilinx公司的System Generator对帧间差分算法进行了建模和仿真。鉴于帧间差分算法对运动车辆检测存在的不足,又对其进行了改进,采用改进的三帧差分法进行运动车辆检测。通过建模仿真证明,该检测算法具有较强的动态环境适应能力和抗干扰能力,能够达到比较理想的检测效果。最后,介绍了运动车辆检测系统的整体结构和功能模块划分,详细阐述了视频图像采集、图像算法处理和VGA显示输出等主要模块的设计和特点。本文通过对运动车辆检测算法的分析和研究,选取了基于三帧差分的运动车辆检测算法,结合System Generator软件建模仿真,在XUP Virtex-II Pro平台上实现运动车辆检测算法的处理。采用System Generator和FPGA相结合实现的运动车辆检测系统设计,具有较强的灵活性,开发周期短,并且可提高系统的实时性。