1、本文主要研究了基于計算機視覺技術(shù)的智能交通系統(tǒng)的基本理論和關(guān)鍵技術(shù)。智能交通系統(tǒng)中的交通檢測與信息采集已經(jīng)成為計算機視覺技術(shù)應(yīng)用的一項重要課題，而運動車輛的自動檢測、陰影去除、識別與跟蹤則是其中最基礎(chǔ)的部分。 本論文針對以上幾方面問題進行了探索和研究，提出了新的方法，并通過實驗證明了新方法的有效性。過系統(tǒng)仿真，取得了較好的效果。本文首先介紹了交通流量檢測在智能交通系統(tǒng)（ITS）中的重要地位和研究意義及國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r，并對常用的視

2、頻檢測方法進行了分析，提出了基于彩色視頻圖像的交通流量檢測方法，能夠很好的消除車輛陰影所導(dǎo)致的誤檢測。本文詳細(xì)地研究了車輛目標(biāo)的視頻檢測方法和基于虛擬線圈的交通流量檢測系統(tǒng)。其中包括針對運動車輛目標(biāo)圖像的特點，重點研究了背景差分法提取運動目標(biāo)的方法；實現(xiàn)了一種基于彩色視頻圖像的自適應(yīng)背景更新方法；對二值化閾值分割方法中的閾值確定方法進行了研究與比較，選擇了最佳閥值的二值化分割算法；對于分割后的車輛二值化圖像提出了更加適合后續(xù)判定處理的后