随着现代经济的高速发展，交通运输的保障就显得尤其重要，对交通管理的要求也越来越高，将计算机视觉等高新技术运用于交通监控管理与车辆控制，以保障交通顺畅及行车安全，从而促进经济发展的智能交通系统ITS(Intelligenttrafficsystem)也随之应运而生。在基于视频检测的智能交通系统中，先期获得较好的背景是系统稳定运行的基础。而复杂场景下的背景提取由于实际场景的复杂与运动的多样性，因而也就成为背景提取与更新中研究的难点。 本文以摄像机获取的交通场景视频作为研究对象，对视频检测技术中的背景提取及自适应更新关键技术问题进行了分析和研究。在基于统计直方图与多帧平均混合算法的基础上，提出了适合城市交通道口复杂场景下的背景提取与自适应更新算法，并在DM642DSP平台上对算法进行了验证。论文还给出了基于视频检测智能交通系统的整体架构，以及基于DSP的视频实时处理模块的整体设计。