智能交通系统中应用计算机视觉技术一直是一个热点问题，并且在军事、安全等领域得到了广泛应用，其中运动车辆的检测与跟踪技术是智能交通监控系统的一个重点技术。视频监控中运动车辆的检测是指在视频中判断是否有前景车辆的运动，它是实现车辆识别跟踪的基础。本文主要研究基于背景减除法的运动车辆的检测，并提出一种背景减除法和帧间差分法相结合的改进检测算法，论文的主要研究内容包括：1）研究了光流法、帧间差分法和背景减除法等当前三种主流的运动车辆检测算法，并在分析这些算法的基础上，总结了它们各自的优缺点。2）研究了运动车辆检测中所需的常用背景建模方法，对这些方法一一进行比较分析，得出了各自的优缺点，并在此基础上提出了改进的背景模型提取算法。3）基于背景减除法，提出了与帧间差分法相结合的运动车辆检测改进算法。4）编写了检测算法的仿真源代码，通过两段不同复杂程度的视频进行了算法的仿真，验证了算法的有效性。5）利用数字形态学对检测结果进行后处理，得到更准确的目标区域。