随着科技水平的快速发展,汽车已成为我们生活中不可或缺的交通工具,但其给人带来便利生活的同时,也带来了一系列问题,随着汽车数量的增加,交通拥堵和交通事故的发生接踵而来,为了解决这些问题,就要对交通环境信息进行智能化处理,从而实现智能交通。实现智能化处理的基础,便是对监控视频中的运动车辆进行检测与跟踪,从而实现对车辆进行分类、判断车辆是否在规定车道上行驶以及肇事车辆的追踪等实际功能。从上述背景以及实际项目需求出发,本文提出并实现了一种基于视频图像的车辆检测和跟踪系统。本文具体内容如下:第一,通过对数字图像处理的基础技术的介绍,延伸到对检测和跟踪领域的研究现状分析。接着,根据实际需求制定车辆检测与跟踪系统的主体方案。将系统需求分为性能和功能两方面,进行具体分析;将长和短视频处理作为分类的依据,进行跟踪模块的规划。最后制定了具体的系统开发方案。第二,根据设计方案对短时间跟踪系统进行了设计,把迭代获取最优值和粒子随机采样、重采样作为视频跟踪方法设计的核心思路。对Kalman和粒子滤波原理进行了系统的研究和分析,在此基础上提出系统设计方法,并说明主要参数的设计思路。在最后给出两种滤波跟踪方法的主体设计框图以及性能分析。第三,根据长时间跟踪需求,提出了跟踪检测相结合的方法,并在此基础上将SIFT作为改进出发点,实现跟踪准确性的提高。长时间视频跟踪会因遮挡等不利环境因素导致跟踪效果变差,为此引入TLD(跟踪-学习-检测)框架跟踪思想。并将该思想应用于系统中,增强车辆跟踪系统应对不利环境的稳定性,达到长时间跟踪的目的。并提出改进思路,使得跟踪系统应对光照强烈变化、摄像头旋转等不利条件的鲁棒性再上一个台阶。并在最后进行跟踪效果分析。最后,对系统进行实现和测试。将系统各个模块对应程序类的从属关系作为出发点,完善系统编程思路,并结合核心代码进行说明。然后,制定出一套详尽的系统测试方案,对系统功能进行详细的检测,并对得到的检测结果进行系统分析,以便进行系统性能评估。系统测试表明,所述基于视频图像的车辆检测和跟踪系统能够达到智能化、高效化、具象化的标准。系统可稳定运行,具有较高的准确性和实际应用价值。对于智能交通领域来说,提供了一个很好的车辆与道路信息处理的解决方案和操作平台。