智能交通监控系统是未来交通发展的必然趋势，其关键技术的研究具有深远的意义。基于视觉的交通监控是计算机视觉技术在智能交通监控系统中的主要应用之一。计算机视觉为交通系统提供了更为直观方便的分析手段，交通环境中大量的信息来源于视觉，用计算机视觉技术来处理或理解这类信息是一种自然的选择。它对于缓解交通阻塞，提高道路通过率，减少事故的发生，加强交通安全具有重要的现实意义。 本文主要围绕智能交通监控系统中的模式识别、图像处理和人工智能等关键技术，从低层视觉、中层视觉和高层视觉三个层次，对智能交通监控系统进行具体的研究。低层视觉中，主要研究了车辆的检测与分割的方法，还包括图像的预处理、背景更新以及阴影消除等技术的研究；中层视觉中，主要研究车辆跟踪的方法，以及交通参数的检测；高层视觉中，对行人识别技术进行了一定的，同时研究了违规情况的报警。 本文把主要工作放在视觉信息提取上，即低层视觉和中层视觉。这是视觉技术中最基本最困难的问题，同时也是后续处理的基础，是交通行为正确理解的保证。