混合交通流是目前城市道路交通的主要特征之一,行人、非机动车和机动车辆一同构成了交通主体。但是目前研究者们把对车辆的研究作为交通监测管理的重点,往往忽略了行人和非机动车。本文主要研究基于视频的混合交通流实时检测与轨迹分析,以混合交通流中的车辆、行人为研究对象,对以下几个方面进行深入的研究：(1)总结国内外混合交通流处理的研究现状,分析使用这些处理方法进行混合交通流实时检测跟踪的缺陷。在此基础之上,提出基于视频处理的混合交通流实时检测及跟踪算法,包括：行人、车辆检测模块、目标跟踪模块和交通参数提取模块。(2)针对室外场景混合交通流背景复杂多变,提出了运用HOG特征提取与SVM分类器结合的方法完成行人车辆的识别与检测。首先要用SVM分类器对混合交通流中的车辆和行人分别进行目标分类训练,再利用HOG特征进行目标提取实现目标检测。(3)用卡尔曼滤波器实现行人与车辆的连续快速跟踪,使用视频图像序列的前一帧和当前帧的检测结果,对下一帧中运动目标的位置进行预测,从而实现跟踪功能,同时保证了目标运动状态的准确估计。(4)在目标检测跟踪的基础之上,根据运动目标的轨迹进行轨迹分析,获取重要的交通信息如流量、密度和车速等,从宏观方面准确有效地分析出目标的运动行为。