智能交通系统是目前世界交通运输领域的前沿研究课题,它融合了电子信息技术、通信技术、自动控制理论、计算机技术和传统的交通工程学理论等多个学科的理论,并将其应用于现代交通运输管理的体系中,从而实现交通运输服务和管理的智能化,建立起一种在大范围内,全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合管理系统。所以ITS系统已经成为信息处理技术中的一项重要课题。智能交通系统中的视频检测系统主要采用计算机视觉、图像识别等技术,为交通系统的管理提供更为直观方便的分析手段。它能应用于常规路面车辆管理、高速公路车辆管理、停车场管理等方面,具有广阔的应用前景。本文为提高视频检测器的准确度和检测精度,提出了基于特征的检测方法。其中,路面作为交通道路中不可替代的背景,对它的识别是非常重要的。本文通过颜色信息对其进行分析,并利用边缘检测和Hough变换等方法提取车道线,从而识别路面,来区分非路面和获得路面颜色范围,车道线位置以及相对车道宽度等信息。车辆作为交通运输的重要工具,在智能交通系统视频检测过程中,对车辆的检测是非常重要的。本文就车辆特征方面,从边缘特征,角点特征,对称性等做了深入的研究,提出了基于车辆底盘阴影特征的车辆检测和车体粘连分割方法,并利用车窗特征提取与定位车辆。人作为交通的主体之一,视频交通系统保障行人的安全也是非常重要的。本文对行人的特征进行分析,利用形状特征,Haar特征和根据其改进三角特征进行行人识别。