视频交通流参数的检测在智能交通系统(ITS)中起着越来越重要的作用,它能使交通管理者更加全面地了解交通运行状况。常用的交通流参数的检测有多种方式,但其中基于图像处理技术的视频车辆检测方式近年来发展很快,由于它具有许多其他参数检测方式所没有的优点,因此它逐渐地成为智能交通系统领域的一个研究热点基于视频的交通流参数检测系统具有直观、安装简便、费用低,它代表了车辆检测器的发展方向。在高速公路上,车辆是按车道行驶的,车辆的检测同样也是基于各个车道上的交通图像分析和处理来实现,我们通过在各个车道上设置虚拟检测区域,通过提取检测区域中的图像特征来检测交通流参数,该方法的特点就是处理运算的图像区域相对要小,减少了运算量,降低了运算负荷。本论文以在高速公路上录制的一段视频交通图像为研究对象,对图像背景获取、图像门限分割及二值化、图像去噪等图像预处理技术做了较深入的研究与实验,并在此基础上通过虚拟检测区域内图像的特征提取,分析设计了交通流参数检测(包括车流量和车辆速度)的算法。具体的研究内容主要有:(1)研究并分析了在视频交通图像里面如何提取运动目标的过程,采取背景差分的方法来提取运动车辆目标;(2)根据高速公路的道路特性,提出采用基于Hough变换的车道结构分析方法,为多车道路面的各个车道的交通信息参数统计作准备;(3)根据用户设置的虚拟检测区域,分析该区域内图像随时间变化的特征,完成车辆相对于虚拟检测区域的位置判断;(4)通过车辆相对于检测区域的位置,分析设计了车流量统计、车辆速度测算等算法;(5)分析了影响检测参数精度的主要因素,并提出了解决的方法。最后本文所使用的算法,主要采用了VC++ 6.0、Matlab以及OpenCV图像开发包,在PC机上给予了设计与实现,开发了一套视频交通流参数检测系统,取得了较好的效果。