随着人民生活的提高，我国的汽车保有量正在急速增长。车辆的增加导致了道路交通事件的日益增多，其主要原因之一是车辆的违章行为。有效地预防和确认交通违章行为（如闯红灯、违章变道、违章停车等）并及时阻止进一步发生是摆在我们面前迫在眉睫的任务。随着计算机视觉技术、嵌入式技术、网络通信技术的发展，研究车辆违章行为自动检测系统已经成为当前的一个研究热点。本文搭建了基于IP Camera的车辆违章行为检测的系统，并通过IP网络将带有违章车辆信息的视频图像数据流传输至计算机，从而实现远程监控的功能。具体包括以下几个内容：根据交通道路场景的特点，提出了基于分类模式的背景更新算法，以块为基础，通过块计数触发的方法和一定稳定度的块匹配方法，使得场景有新背景物体产生时保证了背景物体的完整性，并与混合高斯模型法进行了对比，结果表明本文的方法在更新新背景物体时该物体更具完整性。介绍了基于区域的Mean Shift车辆跟踪算法，并在此基础上结合车辆跟踪区域的车辆前景点信息和车辆位置区域信息提出了结合车辆信息的Mean Shift方法，实验表明改进的MeanShift方法取得了更好的跟踪效果。在车辆目标检测和车辆跟踪的基础之上对车辆闯红灯、违章停车、违章压线或变道、违章掉头4种车辆违章行为进行了研究。提出了双虚拟线圈结合车辆跟踪的方法用于闯红灯检测；提出了在基于分类模式背景更新方法下的一定稳定度的块匹配方法，对道路中的违章停车进行检测；提出了道路兴趣区域变换方法，并结合车辆外接矩形框提取和车辆跟踪对车辆违章压线或变道行为进行了检测；利用车辆在道路中行驶时的坐标变化特点以及车辆行驶方向的统计特点实现了车辆的违章掉头检测。以TI的TMS320DM642芯片作为核心处理器，开发了基于IP Camera的车辆违章行为检测系统，并完成了相应的硬件和软件设计，实现了通过普通浏览器查看和保存带有违章车辆信息的交通场景图像的功能。