在快速发展的智能交通领域,采用单一传感器的车辆检测系统已经很难满足行业对信息多样化的要求,因此多传感器融合的车辆检测系统是行业发展趋势。视频检测系统能够快速、准确地识别目标,并且可以显示实时画面;微波雷达检测系统具有检测距离远、受天气影响小等优点。本文将微波雷达与视频检测到的信息融合,充分利用多传感器的优点,实现多参数提取和系统功能的多样化。本文利用线性调频连续波雷达进行距离测量、速度测量、角度测量。对目标回波做信号处理获取目标相关信息,信号处理主要包括中频信号采样、数据预处理、滤波器设计、目标检测、目标匹配。设计EDCA CFAR算法,即根据虚警概率设置检测门限删除参考窗内起伏较大的单元,再利用CA CFAR检测目标。设计目标匹配算法,即根据目标功率对上坡目标、下坡目标进行配对,再设定角度门限排除虚假目标。利用脉冲对消器消除固定目标、树木等产生的杂波;采用全相位快速傅立叶变换和抛物线拟合法提高频率及相位检测的准确度。本文研究了基于视频的运动目标检测算法,利用高斯混合模型对视频进行运动目标提取,经中值滤波、膨胀处理、轮廓提取获取目标信息并记录坐标。完成雷达与视频信息的空间融合与时间融合,将空间物体与视频中的目标建立对应关系,并在视频中标记运动目标并显示参数。搭建微波雷达与视频融合处理系统,完成相关软件的编写。对系统进行角反射器测试与路面车辆测试,通过道路测试,系统完成预期指标,目标检测的准确率为97.2%,测距误差小于1m,测距范围5～60m,测速误差小于1.5m/s,水平角度检测范围最大为21°。