现如今,作为智能交通系统研究的重要环节,交通流统计与检测成为了研究热点。在智能交通系统中,车流量是一个分析道路交通状况的重要参数。比如通过车流量统计,对道桥的交通进行疏导设计以及安全性分析,以及通过对某路口的车流量分析可以判断此路段交通状况并对交通灯变换进行设计,进而解决路口交通问题。车流量信息还能作为智能交通系统的其他功能的重要参数依据。为了让智能监控系统能够更好的发挥其优势,以及增加智能监控系统的扩展性,本文对基于背景差分与虚拟区域融合的视频车流量统计方法做了相关研究。主要研究了适用于交通监控视频的目标检测技术及相关算法,实现了交通视频的车流量统计。首先研究了常用的目标检测算法,其中包括几种边缘检测算法,以及几种目标检测算法在视频车辆检测中的应用。其次研究了几种常用的背景建模方法,以及背景建模方法的应用。然后,针对城市多种道路交通状况,先用均值法对背景建模进行背景预处理,使用背景差分法对运动目标进行检测,之后在视频图像的道路的合适位置设置虚拟检测区域,通过计算虚拟区域车辆前景图的连通图像块面积对运动目标进行识别和分类,检测出车辆和大车。最终根据统计驶出虚拟区域的车辆数目进行车辆计数,从而得到车流量信息,实现视频中该路段的车流量计算。经研究与实验,最终实现了基本准确地检测和统计出交通视频中车量数,并分析了统计中出现的漏检及误检情况。