基于视频图像处理的可移动车辆稽查系统(移动查车系统)是城市智能交通系统的重要组成部分。它是集运动车辆视频检测、车牌识别等技术于一体的智能化车辆检测系统。本文详细研究了移动查车系统的两项关键核心技术:运动车辆视频检测技术和基于视频图像的车牌识别技术。并研究了移动查车系统的硬软件系统结构、系统流程和系统功能模块。本文在对运动车辆视频检测技术的研究中,分析了最常用的两种车辆检测技术:帧间差分法和背景差分法。并对自适应背景模型的建模和训练更新进行了研究,对基于高斯分布统计模型建模的自适应背景模型的训练更新进行了改进。本文提出一种基于图像分块检测的混合差分检测方法,能较好的解决背景模型训练时受到通过车辆图像干扰的问题,并能在视频车牌检测中有效的降低误触发率。在基于视频图像的车牌识别技术的研究中,本文分析了车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别这三个关键环节,研究了基于滑动窗口的车牌定位算法,车牌字符混合分割算法,以及一种基于网格特征和外围特征的车牌字符识别算法。本文分五个部分进行论述:(1)概述移动查车系统的研究背景和应用价值。分析固定式车辆自动监测识别系统在具体应用时的不足和局限,概述了移动查车系统的关键核心技术,论述对视频移动查车系统进行研究的社会意义和应用价值。并且介绍了本文的组织结构和编写安排。(2)研究基于视频图像的运动车辆检测技术。首先研究分析了最常用的帧