基于视频的道路车辆违章检测系统是智能交通系统的一个子系统，其作用是对车辆违章行为进行检测与记录，并为交通管理部门做出交通决策提供准确的依据。目前，基于视频的车辆违章闯红灯、超速行驶等方面的检测方法研究日趋成熟，而针对基于视频处理的车辆违章停车、压黄线、黄线处违章调头、跨道行驶的检测方法，还有待进一步深入研究。作者结合现阶段我国基于视频的车辆违章检测现状在以下方面做了一些研究工作：在运动目标背景建模过程中，考虑到视频车辆违章行为检测对实时性有较高要求，因此，为了提高目标车辆及阴影检测的速度，作者对传统的混合高斯背景建模算法进行了改进，使改进后的快速更新混合高斯模型在保障背景稳定的前提下，加快了背景模型的收敛速度，使得背景更新更具时效。在研究了基于视频车辆违章停车检测的基础上，作者对车辆黄线违章行为检测方法进行探讨。针对车辆阴影的存在会给车辆黄线违章行为检测的准确性产生干扰，作者提出了一种基于HSV颜色空间分析与灰度帧差统计的混合检测法，该方法是根据视频采集到的图像的质量的优劣，选择采取不同的方案对黄线区域线边缘残缺情况进行检测与分析并根据检测结果做出车辆违章行为判断。实验表明本方法可以应用于阴影存在情况下车辆压黄线违章检测。由于以运动车辆整体为研究对象，检测车辆黄线违章行为属于违章越黄线调头或是跨道行驶比较复杂，笔者以车辆的左侧车轮为研究对象，建立车轮与黄线间的车辆-黄线位置模型，并采用Camshift-kalman算法滤波对车辆运动过程进行跟踪与预测，结合车辆中心检测法对车辆的实际位置进行确定，从而判断车辆是否存在黄线处违章调头或跨道行驶。试验表明，该方法简化了检测过程，提高了检测速度，对检测车辆黄线违章系列行为有效。