随着经济的发展,我国汽车保有量持续上涨,车辆的增多虽然给人们的生活和工作带来了方便,但与此同时也导致了交通状况的日益恶化。违法变道、酒后驾驶、超速超载等违法行为是造成交通事故的主要原因,其中违法变道又占主导因素。传统的对违法变道行为的检测是通过人工抓拍,这种检测方法不仅浪费人力、物力,而且检测准确率低,极易产生漏检。针对这些缺点,本文采用视频检测技术实现违法变道检测,不仅节约了资源,而且提高了检测的准确率,具有较好的应用前景。本文重点研究基于视频检测技术的违法变道检测核心算法。通过分析与实验验证,改进了相关算法,并在此基础上完成了基于视频检测技术的违法变道监测系统的研制,论文的主要工作如下：(1)在深入研究分析各目标检测算法优缺点的基础上,针对本项目需求,采用了背景减差法实现目标检测。在背景建模中提出了基于记忆矩阵的彩色背景建模算法,有效利用了视频图像的色彩信息,消除了噪声的影响,提高了背景建模的准确性。针对目标空洞造成的重定位和误定位问题,提出了一种将种子点和邻域扩展为超像素的改进的区域种子生长法,实验结果表明了该算法的有效性。(2)根据运动轨迹提出了一种违法变道检测算法。该算法根据运动目标跟踪得到的轨迹线与车道线距离的离散度判断有无发生变道行为,离散度大表示车辆的运行轨迹与车道线的距离波动较大,判断变道行为的发生。(3)对车牌识别过程中的车牌定位、字符分割和字符识别算法进行了较深入研究,提出了边缘检测和颜色特征对相结合的车牌定位算法。(4)完成了基于视频检测技术的违法变道监测系统的设计与实现。本文将监测系统分为图像采集模块、违法变道检测模块和数据存储、通讯模块,并根据需要给系统添加了一些辅助功能如云台控制,图像人工抓拍和录像等。