智能交通系统(ITS)是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。近年来，智能交通系统的应用给交通运输业带来了巨大的经济效益，对于道路设计、流量监控和高速公路管理起到了越来越重要的作用。本论文着重研究了智能视频监控系统中的关键技术，即运动车辆的检测与跟踪技术，并研究了如何将算法在基于TI公司的OMAP3530数字信号处理器平台上实现。　　论文针对运动车辆检测与跟踪算法及其发展进行了研究。首先，回顾了若干常用的运动车辆检测算法，包括光流法、背景差分法，并采用减背景的方法，通过滑动平均模型建立了背景模型。在模型参数不断地更新过程中，得到前景图像。然后，对常用的跟踪算法作了介绍，最后采用了基于全局特征的跟踪方法。　　在算法软件设计上，本文开始利用MATLAB能够快速生成DSP可执行程序的优点，采用MATLAB/Simulink的代码产生原理，建立了车辆检测跟踪模型。紧接着考虑使用标准C语言进行再次开发，采用了Intel公司资助的一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库OpenCV建立了一个视频车辆分析系统，用于道路上车辆的检测与跟踪，以期利用OpenCV是纯C代码、源代码开放、可嵌入性和可移植性的优点，完成标准C语言的程序编写。实验结果表明程序具有良好的实时性和鲁棒性，能够正确地进行车辆的实时检测和跟踪。由于软件在Windows操作系统下使用VisualC++6.0进行编写，因此，如何将程序在CCS下调试通过并成功将该系统移植到OMAP3530平台还有待继续研究。　　本文是在SEED-OMAP3530板硬件平台上移植Linux操作系统，构成开放式嵌入式多媒体应用平台，并成功搭建了实现视频监控算法的DSP系统结构，在DSP平台上实践运动车辆检测与跟踪算法。采用的嵌入式多媒体应用平台基于将高性能图像处理芯片引入到嵌入式智能交通系统，开发实现数据可视化显示具有非常好的应用前景，同时也为后续的智能交通终端显示系统提供了良好的前提条件。