随着全球经济的快速发展，城市交通问题已日益严重，智能交通系统的应用越来越广泛，城市交通系统的智能化技术成为国内外的研究热点。　　 视频监控技术中的基于视频的运动目标检测方法是智能交通系统的关键技术，基于视频的运动目标检测方法不仅能实现运动车辆的检测，而且能够进一步地分析出交通道路中的车流量大小、各路段拥挤度、易发事故路段等重要信息。可以说智能交通系统中的“运动目标检测算法”的优劣决定了其视频监控的智能化程度。　　 针对交通场景，论文对常用运动目标检测算法进行了比较分析，结合均值背景建模法和帧间差分算法方法对背景差分算法进行了优化改进，并利用MATLAB和VC6.0创建的实验环境进行了大量的实验，实验结果表明：论文所提出的改进的背景差分算法是正确可行的，算法性能较传统背景差分法更优。　　 论文详细论述了自行设计开发的视频车辆检测系统软硬件实现过程，并将改进后的算法应用于该系统，通过实验证明，所设计的视频检测系统能很好的检测出道路上运动的车辆，该系统具有一定的鲁棒性和通用性。论文给出的方法能为今后进行基于视频的更加智能化和自动化的数据分析提供了可靠的理论依据。