随着世界经济的发展与城市规模的不断扩大,城市居民的经济和文化活动越来越频繁,这就促使了城市交通需求的迅速增长。但是,在城市交通高速发展的同时,也带来了一系列如交通事故的频发、车辆延误的增加、环境的恶化等诸多社会问题。智能交通系统是一种采用先进的信息技术、计算机技术、通信技术和自动控制技术等高新技术开发的智能管理和控制交通的系统,它的出现极大的提高了交通网路的运行效率,是缓解城市交通诸多问题的重要途径。本文主要研究了单交叉口交通信号控制的基本理论和关键技术,并针对目前我国城市交通面临的主要问题设计了一种基于视频图像的单交叉口交通信号自适应控制系统。主要包含以下几个方面:首先介绍了智能交通系统的发展历史以及城市道路交通控制的基本理论,详细阐述和分析了智能交通系统在国内外的研究现状以及计算机视觉在智能交通系统中应用的意义。其次,着重研究和比较了几种常用的交通信息采集技术及数字图像处理技术。引入了一种基于边缘信息的前景提取方法对场景中运动的车辆进行检测。利用精确的背景边缘模板,去除当前帧的背景边缘,从而得到前景区域,分割出车辆。该算法简单有效,能够有效应对镜头抖动、光线变化、道路两边树木晃动等不利因素对车辆检测带来的噪声,适应各种复杂多变的城市交通环境。针对系统对实时性的要求,本文构造了一种新的基于虚拟线圈的车辆检测模型,缩小了检测范围,极大的缩短了整个算法的时间,保证了自适应控制系统的实时性。最后,本文针对我国城市交叉口信号控制难以实现真正意义上交通信号动态优化的问题,围绕如何实现交叉口交通信号合理有效的控制,以四相位交叉口为例建立交通流模型,介绍了系统的组成和工作原理,并给出了软硬件的设计方案。通过对视频序列图像的处理与分析获取交叉口各方向交通流的实际情况,利用优化的控制策略自动调节信号周期和红绿灯配时比例,尽量减少道路交通路口的车辆滞留,实现交通信号灯的智能化控制。本课题研究的主要目的,是希望能找到一种既可以有效减少交叉口车辆的等待时间和停车次数,减轻城市道路交通的拥堵现象;也能克服大量城市新设交通路口没有信号灯不行,但信号灯越多堵塞越严重的问题。同时,也为下一步实现路网区域性协调控制奠定了基础。