随着现代社会科技的高速发展,道路交通规模不断扩大,人们的出行也越来越频繁,但同时这也带来了一些负面影响。数据显示,世界年交通事故数量在逐年增加。为了减小这些频发问题对人们出行造成的影响,同时提高道路管理效率,各种智能交通产品应运而生,其中以视频监测技术最受人们重视。相比于传统的人工监控、传感器监控等方法,视频监控具有简单便捷、直观性强、成本低廉等优点,是未来智能交通系统发展的新方向。本文针对交通视频处理方法与系统构建展开研究。本文采用了一种基于背景相减法的图像目标提取方法,相比于光流法与帧间差分法,背景相减具有计算简单,效果良好的优点；图像背景提取算法则采用了计算效率较高,且对于变化较小的画面更加适用的多帧取平均算法；而在图像背景更新上除了采用常规的运行中背景实时更新算法外,还提出了一种基于前景目标变化的背景突变更新算法,该算法能够针对道路中画面发生突变的情况进行程序中断与背景重取等操作,在实际应用中取得了较好的效果。本文在前景提取完成的基础上,利用交通视频中目标特点,给出了一种基于帧间目标重叠面积的目标跟踪算法,该算法能准确获取当前帧中各个目标的历史轨迹,能较好的实现目标跟踪功能。本文针对交通视频中目标违规监控展开研究,在目标跟踪完成的基础上,给出了目标违规行为在视频图像中的判定准则与判定公式,分析画面目标轨迹数据,判定目标是否违规以及判断违规类型,经过测试该判定准则具有较高的准确率。本文针对曲边道路路面进行了相应算法优化以及改进,在曲边道路边界拟合中采用了多项式最小二乘法拟合的方法,能够较为准确拟合曲边边界。优化了曲线道路中车辆违规行为判定方法,使得程序计算效率更高,应用范围更加广泛。本文提出了一种构建实时交通监控系统的方法,利用高清球机、工业控制计算机与3G发送模块等硬件设备,搭建交通监控平台。该平台能够实现道路实时数据分析、道路车辆实时监控等功能。在车辆违规监控中,给出了一种基于多项式模型的车辆轨迹预测抓拍算法,使得违规抓拍的图像更加清晰准确。本文涉及到算法以及程序开发的部分都是在MFC平台下设计与完成的,经过实际应用环境测试都取得了较为理想的效果。