随着机动车数量的不断增加,城市交通面临着很大的压力,交通拥堵尤为严重,对社会经济的发展和人们的日常生活带来了极大的不便。有效降低交通压力,缓解交通拥堵成为我国城市交通规划、设计和管理等部门面临的重要研究课题,而获取交通信息是处理交通问题的第一步。文章针对交通仿真建模中所需的静动态交通信息以深圳市南山区的主要干道为研究区域以六旋翼无人机为平台采集交通影像分别从中获取静态和动态信息,在静态信息处理方面,在现有的图像运动模糊原理的基础上,对图像进行运动模糊分析,改进了运动模糊方向和运动模糊长度的提取方法,然后通过现有图像复原方法对航拍图像实现复原;道路标线提取研究中,结合最大类间方差法实现道路标线检测。在动态信息处理方面,结合混合高斯背景建模方法实现航拍视频中运动目标的检测,并对运动目标分别采用mean-shift和卡尔曼滤波实现单目标跟踪和多目标跟踪。为了验证改进方法可行性,首先采用仿真模糊图像进行仿真实验,结果证明当模糊长度大于10个像素时,改进的方法对模糊长度与模糊方向的检测精度有所提高,并将其应用于真实航拍图像。通过与现有方法的结合,提高了道路标线的检测精度,并提取出完整的运动目标。为交通仿真建模及其他交通分析提供一定的数据基础。