交通信息采集技术在智能交通系统中的作用不言而喻,交通流视频检测以其安装维护便捷、费用低、检测参数多和可以重现场景等优点而受到广泛关注。本论文以混合交通流为研究对象,利用图像处理技术、计算机视觉技术等,深入研究了适合于混合交通的视频检测技术。为了实时准确的获取交通流参数,并且可以满足我国的混合交通流状况,需要知道二维图像和三维物体之间的转化关系,即摄像机标定,本文在分析总结摄像机标定现有算法的基础上结合交通场景的实际情况使用黑箱标定法进行摄像机标定,实验结果表明该方法稳定性强、计算精度高、算法简捷;摄像机标定过程中需要图像参考点,而且拍摄得到的图像信噪比低,通过图像增强、图像滤波技术提高图像质量,应用基于Harris算子的子像素级角点检测算法提取图像参考点,实验结果表明提取的特征点分布合理,算法简单有效;最后介绍了交通流视频检测系统框架和软件处理工作流程,给出了交通流参数获取方法,并分析了影响检测精度的因素。