运动目标检测是视频监控、计算机视觉以及模式识别等领域的一个重要研究内容,在安全监控、智能交通、军事导航等方面有着广泛的应用前景。近年来,视频监控系统在公共安全方面发挥越来越大的作用。与传统的视频监控系统相比,它不仅能用摄像机代替人眼,还将借助于计算机软件构建一个自动化或半自动化的视频理解和分析系统,以提供及时准确的视频分析结果。随着经济的发展,汽车的数量逐渐增加,给交通控制和车辆管理带来很大的不便。而智能交通系统的出现缓解了交通压力,其中车辆检测技术已经成为智能交通系统中的重要组成部分。本文研究了智能交通中固定背景下视频监控系统的车辆检测方法,主要工作如下:1.首先主要介绍几种常见背景建模方法,对背景更新进行创新,采用Canny边缘检测判决背景更新,解决了道路拥堵中背景建模困难的问题。2.基于互相关函数灰度空间下阴影检测算法和结合Canny边缘检测消除阴影。3.比较几种检测算法,指出其中的优点和缺陷。4.夜间车辆检测,提出夜间车辆检测根据市区灯光有无采用不同的检测方法。实验结果表明,该算法能解决智能交通系统中常见的车辆检测问题。