本论文对数字图像/视频交通参数检测系统的几个关键技术进行了研究,着重就交通场景下的摄像机标定、交通视频图像中车辆的检测和跟踪、车牌识别以及交通视频监控系统的实现和数据流仿真等重要而基本的问题展开了深入的探讨,并进行了实验仿真.具体说来,本论文所做的主要研究工作可概括如下:1. 摄像机标定 结合视频交通监控场景的实际情况,提出了一类实用、可行的摄像机参数求取方法,它实现简单,计算速度快,在充分保证交通监视环境下具有针对性的同时,可兼顾标定方法的通用性,能够很好满足智能交通信息视频监测系统摄像机参数标定通用、准确、便捷的实际要求.2. 车辆检测和跟踪车辆的检测与跟踪不但是视频交通信息分析和提取的基础,而且是智能交通视频监控系统实现的核心和关键.论文首先提出了一种基于路面区域检测的视频多目标背景差车辆分割和检测方法,并运用卡尔曼滤波方法对所检测车辆进行了跟踪,该算法实现简单,便于硬件实现.针对交通场景中路面和车辆分布的具体特点,论文给出了一种基于均值平移彩色图像分割技术的车辆检测和跟踪方法,该方法可以在路面背景中进行动静态车辆检测和分割,实现简单、稳健性好,而且不受车辆颜色变化的影响和局限,对交通场景中因为部分遮挡问题所引起的车辆跟踪困难具有相当的适应能力.3. 车牌识别视频车辆牌照字符自动识别技术是实现车辆身份自动识别的一种有效途径.论文充分利用车辆牌照字符的位置和分布特征,对复杂背景交通图像中车牌定位、字符分割、字符识别等步骤进行了探讨并分别给出了简单、实用的处理算法.4. 交通视频监控系统和数据流仿真 城市智能交通系统是一个综合集成系统,只有在城市智能交通系统的整体架构下,才可能研究出高效的交通视频监控系统.论文在对交通数字视频监控系统的系统结构、传输网络和拓扑结构、典型系统示例、特殊示范工程以及交通数字视频的压缩、QoS控制等进行介绍的基础上,着重对ITS中通讯码流传输的仿真研究方法进行了探索,给出了一种基于NS-2的IP视频码流传输研究方案.