近年来,我国交通事故呈现出不断上升趋势,特别是道路交通路口更是事故的重灾区,传统交通事故处理方法在处理事故时,对于车辆的碰撞角度、事故发生前的行驶轨迹以及车速认定复杂而粗糙,因此引发的纠纷也不断增多,并形成很大的社会舆论。　　 交通视频是交警部门经常用于判断事故责任方的重要证据,但目前我国道路口的摄像机主要用途在于检测违规车辆,并记录车辆牌照信息,一般安装高度较低,视野也较小。同时摄像机参数未知,不具有车辆轨迹跟踪和测速的功能。　　 本文提出了基于视频图像的交通事故再现方法,通过安装和标定摄像机,对事故发生时车辆进行跟踪,测量出车辆的移动轨迹,并利用车辆高度信息,得到精度较高的目标质心轨迹。在速度测量方面,本文采用sift特征点(尺度不变特征转换)匹配的方法,对事故碰撞及制动车速精确测量,并以此对交通事故进行仿真分析。　　 在图像跟踪方面,本文提出了基于传统mean shift分块化跟踪改进算法,该算法在跟踪方面充分考虑了目标被前景和背景遮挡的影响,采用新的权值来定义各分块的比重,使算法具有更强的稳定性和更高的精度；同时新算法融合了扩展kalman模块自适应,以及尺度自适应等信息,大大提高了原有算法的跟踪精度和稳定性。另一方面本文在视频间连续跟踪方面也做了一定研究,在视频间目标匹配采用映射变换来完成运动目标信息的交换与传递。　　 本文还根据以上理论进行了运动目标跟踪与测速实验,通过matlab编程将视觉标定、车辆目标跟踪和目标质心转换三部分系统的结合在一起,实验表明本文轨迹跟踪算法具有很高的精度,同时也有很好的实用性。最后本文对发生在镇江市的某起事故进行了视频分析,并利用交通事故分析软件pc-crash进行模拟仿真,进一步验证了本文算法的精确性。