随着经济的不断发展，车辆日益增多，交通环境日益恶化。建立高效完备的智能交通系统已经成为交通管理的首要任务。交通流信息检测系统为智能交通系统提高了大量的基础交通流信息，是智能交通系统的重要组成部分。交通流信息检测系统是智能交通系统的基础，有着非常重要的研究价值。随着机器视觉技术和图像处理技术的发展，基于视频的交通流检测技术越来越成为交通流检测技术的主流，为业界人士所关注。本文基于现阶段国内外研究现状，将基于视频的交通流检测技术解析为三个重点部分：车辆的检测、车辆的追踪以及车辆行动数据的统计。本文主要以这三个问题作为主要切入点，提出并建立一套基于高空视频的交通流检测系统的流程与算法。本文在车辆检测方面采用背景差法，在背景建模方面提出一种全新的自适应权值的算法，并通过当前帧与背景差分、差分图像二值化、形态学处理等一系列流程，实现了对视频中车辆的检测。在背景建模中，通过调节几个定值系数，可以适应各种不同情况的具体要求，适应性强。在车辆追踪方面采用了基于特征的追踪方法，主要以车辆的质心以及其外接矩形的长宽作为特征，建立车辆几何特征相似度的函数来实现车辆的多特征融合匹配。以特征匹配为基础，本文通过设置车辆追踪列表与感兴趣区域ROI的方法，实现了对车辆的稳定追踪。在交通流信息方面，本文在车辆追踪的基础上，实现了对车辆的各种行进方向的判定，并对于车辆行进的速度做出判断，同时对于道路交通压力给出了记录。通过实验验证，证明了本文提出的方法，算法简明，准确性强，实时速度好，具有实用性，满足智能交通系统的需求。