智能交通系统，是计算机视觉技术和数字图像处理技术在运输系统中的应用。在文中介绍了计算机视觉和数字图像处理的理论；在计算机视觉和数字图像处理知识的基础上，研究了图像预处理、基于视频的运动车辆检测及基于视频的运动车辆跟踪；以视频车辆检测和车辆跟踪为阶梯，研究和分析了4种交通事件检测的算法。图像预处理，是车辆检测系统和车辆跟踪系统的一个重要环节，图像在获取前和传输途中会受到方方面面的影响。通过进行这些准备工作，为后续检测工作提供了良好的基础。车辆检测，研究和分析现有的运动目标检测算法后，本文提出一种混合背景帧间差分法。综合背景差分法和帧间差分法二者的优点，该方法能够很好的将运动车辆检测出来。通过仿真，说明该系统具有良好的实时性和准确性。车辆跟踪，通过对现有运动目标跟踪算法进行详细介绍，本文提出一种基于改进后卡尔曼滤波器的运动车辆跟踪系统。核心之处在于，通过建立帧间关系矩阵，提出预测-匹配-修正的跟踪思路，对五种不同的运动状态进行跟踪，能够有效解决跟踪多目标出现的遮挡问题。仿真结果表明该系统具有良好的实时性和准确性。对于交通事件的检测，在视频车辆检测和视频车辆跟踪的基础上，本文研究并分析了基于视频的4种交通事件检测的算法，这4种算法分别为：①车辆行驶方向的检测算法、②车辆逆行检测算法、③车辆停车检测算法、④车辆超速检测算法。