视频GIS是视频分析系统和GIS有机集成的地理环境感知与分析平台,在统一地理参考下实现视频数据的管理与分析、视频数据空间化、视频地理场景重建、现实环境与虚拟场景的融合与展示等。混合交通是我国城市交通普遍存在的现象,智能交通(ITS)技术目前关注的焦点是机动车辆的相关信息及提取方法,而对于在道路上处于弱势地位的“非”机动车的研究则较少。本研究针对视频GIS在视频序列中对于“非”机动车的详细分类方法进行研究。重点研究了视频成像变换方法以及交通监控视频中运动目标的检测、跟踪以及分类算法。主要研究工作和相关成果如下：1)界定了“非”机动车分类及各类“非”机动车特征。根据城市道路交通的实际情况,对于《中华人民共和国道路交通安全法》所界定的非机动车类型做出了补充,并根据其在视频序列中的形态特征,对其进行了进一步的详细分类,并根据这些分类,总结了各类“非”机动车的形态及运动特征。2)“非”机动车分类的总体技术方法。在视频图像处理技术基础上,选取了混合高斯背景差法提取运动前景目标,使得建立的背景模型快速、稳定,得到的前景目标准确、稳定；对于运动目标的跟踪,设计了目标的跟踪链结构以及跟踪链的产生和消亡算法,并利用目标的区域特征匹配度来完成目标跟踪；使用了图像透视变换技术,使得监控视频中的各个像素得到真实的地理位置,从而可以获得运动目标真实的运动参数。对于“非”机动车的分类,提出了利用运动目标的轨迹得到的平均偏移量以及最大偏移量,并利用可变部件模型建立各类“非”机动车的图像特征,在支持向量机的分类基础上,完成了对于“非”机动车的详细分类。针对“非”机动车在道路上容易成群的情形,利用面积阈值法估算其具体数量。3)建立了基于视频序列的“非”机动车检测分类原型系统。系统的核心由运动目标检测、运动目标跟踪、运动目标分类以及运动目标交通参数提取几部分组成。系统所提出的方法经过了实验验证,效果良好。