1、智能交通系統(tǒng)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)非常活躍且具有研究?jī)r(jià)值的領(lǐng)域。一個(gè)成熟的智能交通系統(tǒng)可以有效的減少道路區(qū)域的交通壓力，提高道路區(qū)域吞吐能力，極大方便交通管理部門(mén)的調(diào)度。隨著城市立體交通網(wǎng)絡(luò)日趨壯大并且復(fù)雜化，傳統(tǒng)近距視頻監(jiān)控系統(tǒng)已不能滿足多樣的需求，多維多態(tài)交通視頻監(jiān)控必然會(huì)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。不同于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)5~10m的架設(shè)高度，本文采用架設(shè)高度在30m以上的高點(diǎn)攝像頭對(duì)道路區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)時(shí)采集道路交通的視頻圖像，

2、從中提取反映交通狀況的宏觀交通指標(biāo)信息（如車(chē)流速度、車(chē)輛占道比等），并進(jìn)一步檢測(cè)交通違章或事故等異常交通事件。與普通視頻場(chǎng)景相比，高點(diǎn)視頻場(chǎng)景一方面具有監(jiān)視范圍廣、目標(biāo)較少遮擋、監(jiān)控范圍更廣、提取的交通信息更具宏觀性等優(yōu)點(diǎn)，但另一方面，高點(diǎn)視頻圖像的大場(chǎng)景和多目標(biāo)的特點(diǎn)也給目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的實(shí)時(shí)處理帶來(lái)了較大的困難。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴基于單高斯模型的背景提取和前景分割，檢測(cè)場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)車(chē)輛，確定車(chē)輛的位置和大小。⑵大場(chǎng)景的