随着社会和经济的发展，城市化、汽车化的加快，要求采用现代化的管理方法来实现交通管理，这样就引起了对智能交通系统(ITS)的研究。ITS能够改善混乱的交通状况，减少拥堵，提高运输效率和交通安全性。作为ITS的基本部分，车流量检测系统在ITS中占有很重要的地位。在各种车流量检测系统中，视频检测方法比其他方法更优越灵活，结合数字图像处理技术，对于交通安全和交通控制具有非常重要的理论意义和实用价值，是目前研究的热点问题。 本论文详细地研究了车辆目标的视频检测方法和基于投影法的车流量统计系统。针对车辆目标图像的特点，重点研究了基于背景差分的车辆检测方法；对图像二值化阈值分割方法中的阈值确定方法进行了研究和比较，选择了效果较好的Otsu方法；改进了背景获取和背景更新的方法；并对分割后的图像进行基于形态学的后处理，提高了图像质量；针对车辆的阴影会使图像分割后的目标区域中含有多余的阴影区域，进而影响检测结果的问题，运用了基于边缘检测和阴影颜色信息的阴影判定和去除方法：最后设计了一种实时可靠的基于投影法的车流量统计系统具体算法，并用Visual C++进行编程实现，对采集来的大量视频图像进行了测试，取得了较好的效果。