智能交通系统(简称ITS)是目前世界上各个国家交通运输领域竞相研究和开发的热点。我国在该领域的研究正逐步展开，并展现出非常诱人的应用前景。本文针对ITS领域中的关键技术，研究了基于DSP的视频车辆检测与跟踪算法。　　 在车辆检测方法中，论文分析了基于混合高斯模型的车辆检测和背景重构的车辆检测两种方法，研究了车辆检测中的噪声去除方法，并用视频数据验证了移动物体检测的有效性与准确性。在基于视频的车辆跟踪算法中，首先对常见的跟踪算法进行了比较，其次详细研究了基于边缘匹配和卡尔曼(Kalman)预测的车辆跟踪算法。文章最后在车辆跟踪的基础上，对交通信息进行采集，研究了车速检测，车行驶方向检测。在此基础上可以对交通进行疏导，还可对车辆是否违章进行判断。本论文对所采用的车辆检测和跟踪等算法在TMS320 DM642图像处理平台进行了实际验证，实验结果表明，算法具有实时性，可以应用于实时交通检测环境:检测与跟踪定位准确，交通信息采集结果良好，取得了令人满意的效果。