近年来，随着城市现代化水平的提高，带了诸如交通拥堵、环境污染、道路使用率低等问题，世界各国都面临交通问题带来的困扰。智能交通系统（Intelligent Traffic System）的提出，让世界各国看到了希望。交通信息采集系统是智能交通系统得以实现的基础，信息采集的准确性、实时性、稳定性等都会影响智能交通系统的实现。视频交通信息采集技术由于其低成本高回报、信息量全面及可存储性等优点，得到了广泛运用。综合考虑系统效率、稳定性、采集信息量、系统体积、系统开发周期、成本、应用前景等诸多因素，本文提出并实现了一种基于TMS320DM6446数字媒体处理器的、以视频交通信息采集技术为核心的智能交通信息采集系统，并根据交通信息的智能化层次将其分为基本交通信息采集子系统、动态交通信息采集子系统和道路信息采集子系统。从系统硬件平台、子系统算法设计、基于DM6446的系统实现等方面分章节展开对智能交通信息采集系统的阐述。本文在第二章详细介绍了智能交通信息采集子系统的硬件支持平台SEED-DVS6446、内核TMS320DM6446处理器的结构和功能，以及TI公司开发的软件框架DaVinci平台，并从DaVinci工具链和Codec Server创建两个角度来描述DaVinci的开发方法。第三章中，本文从算法设计和系统实现两部分介绍了基于DM6446的基本交通信息采集子系统的设计与实现。一方面，本文结合实际交通场景的特点和DM6446的硬件条件，提出了基于视频的运动目标检测算法，该算法利用差异累积背景建模的背景差分法提取运动目标前景，并使用区域生长法对目标进行分割定位。另一方面，从视频数据采集、软件算法移植和系统应用软件设计等方面设计并实现基本交通信息采集子系统，并通过实验验证系统的效率。本文第四章在基本交通信息采集子系统的基础上设计与实现了基于DM6446的动态交通信息采集子系统。本文提出了基于卡尔曼滤波的多信息融合匹配的运动目标跟踪算法，并设计实现了卡口信息采集子系统，采集包括平均车速、车辆轨迹、行驶方向等动态交通信息。最后，本文详细描述了道路信息采集子子系统的设计与实现，以基于视频的运动目标检测算法为理论依据，采集道路流量信息、车辆排队长度、占道比和路口饱和度等道路信息，并设计实现了自动信号灯子系统。该系统通过四块DM6446采集路口四个方向的道路信息，并将结果传递给嵌入式交通信号控制机进行数据综合分析，自适应的调整交通信号灯的红绿灯时间。