1、隨著汽車數量的日益增多，交通壓力急劇增加，由車輛違章行為引起的道路交通事故也越來越多，因此世界各國都加強了對智能交通系統(tǒng)的研究與應用。闖紅燈車輛檢測是智能交通系統(tǒng)的一個重要內容，它對減少交通事故、規(guī)范交叉路口的行車秩序、保證交通的暢通具有重要的作用。由于基于視頻的闖紅燈車輛檢測方法具有監(jiān)控范圍廣、使用成本低等特點，近年來得到深入研究和廣泛應用?；诨旄咚鼓Ｐ偷倪\動目標(車輛)檢測算法是這一領域最主流的算法，但是該算法用于闖紅燈車輛檢測依

2、然還存在初始化參數選擇不合理、實時性差等問題。針對這些問題，本文對混合高斯模型的參數初始化和GPU并行計算等問題進行了研究。本文的主要工作和貢獻如下：
　　 (1)針對實際道路監(jiān)控視頻中，若采用紅燈期間采集到的第1幀圖像初始化混合高斯模型參數，通常會因為含有運動車輛而出現混合高斯模型初始化參數選擇不合理的問題，本文提出了一種改進的混合高斯模型初始化算法，即先利用第一個紅燈期間的視頻數據構建背景圖像，再用它初始化混合高斯模型參數。