基于视频的车流量检测统计的大多是通过跟踪系统来完成对车体遮挡或车体分裂、粘连的处理。本文提出一种基于虚拟线框车流量统计的算法,通过分割虚拟线框,并对分割后虚拟线框内目标连通域的跟踪和匹配来检测目标车辆遮挡等问题。在为了解决目标车辆差分二值化后出现的连通域空洞、远端大型车体连通域分裂等情况,本文采用一系列形态学算法针对虚拟线框内差分二值化连通域进行处理,为了提高车流量统计算法精度,提出用近端虚拟线框内车辆通行情况来对远端线框内统计数进行误差修正。实验结果显示,本文在目标车辆检测和统计等方面都有较好的效果。本文的工作主要有：一、介绍车流量统计算法中需要用到的图像处理技术描述的车流量统计核心技术大致上分为背景提取,直方图均衡化,形态学处理,虚拟线框检测等。并对各类算法优缺点进行了简要的分析比对,着重对形态学处理模块进行描述。二、结合形态学处理和虚拟线框检测提出一套完备的车流量统计算法。根据检测阶段的处理,本文通过分割虚拟线框来分离统计遮挡目标,并提出一套匹配算法,其中还包含误差修正部分。且对该算法进行试验并实现,最后统计效果较好,误差较低,可初步用于实际情况。本文以实际高速公路监控视频为开发基础,从实际检测情况出发,并结合相关文献资料,设计一套实时高效、针对车体遮挡的车流量统计算法,并希望对车流量统计算法的研究提供一份新的思路。