本文首先介绍了智通交通系统的产生背景、内容以及视频检测技术在智能交通系统中的作用和国内外的发展现状。接下来介绍车辆视频检测与跟踪系统的基本组成原理，重点分析了系统的各个硬件组成部分，给出了系统的工作流程框图。对数字图像处理本身中的一些核心算法进行了深入研究，如图像去噪中的中值滤波，图像锐化，对比度增强算法等。
　　 在车辆检测算法上，通过对比分析多种算法，算法简单、运算速度快的背景差分法较适合本文的课题背景，满足研究课题的各项性能要求，能够准确迅速地从交通视场中提取出运动车辆，可作为运动车辆的检测方法。在背景差分法中，背景的更新和获取是至关重要的，从而介绍了几种背景更新模型，并确立了一种快速自适应背景更新模型。考虑到车辆阴影的影响，根据车辆阴影特有的特征，对阴影进行检测，最后删除阴影像素集合从而达到阴影抑制的目的。运动车辆的实时跟踪是建立在交通视场背景模型的基础上，利用背景差分法将运动车辆提取出来后，通过质心坐标、最小外接矩形、面积的特征值匹配，运用卡尔曼滤波模型对目标车辆进行跟踪。最后以VC++6.0面向对象软件为平台，对实际交通视频图像进行测试，取得了较好的效果。