计算机技术在交通视频监控方面的应用已经引起人们越来越多的关注，利用其监控方便、数据处理及时准确等优势，可以实时统计被监控路段的交通信息参数，为交通管理者发出适当的交通诱导信号提供参考。因此，交通视频检测跟踪不仅成为智能交通中的研究热点，而且具有重要的应用价值。本课题得到了公安部项目(编号：20036255201)的支持。本文针对视频检测跟踪系统中视频捕获，视频帧的图像预处理，从视频流中采集交通信息等技术的研究与实现，完成了以下工作：1)在视频帧采集、捕获方面，本文在使用DirectShow开发包的同时，改进了视频帧的抓取方式，通过对系统参数的设置，可以实现视频帧的单帧或连续捕获，对抓取图像的格式设置等，从而为后续的运动车辆检测提供帮助。2)提出了一种基于haar小波二级变换的视频帧去噪方法。由于视频帧在采集、转换等处理过程中，往往会加入噪声的干扰，有必要在输入图像后先对其进行消除噪声处理。采用本文提出的方法，可以显著消除噪声对视频帧的影响，为后续处理奠定基础。3)通过对视频帧中运动车辆的检测和跟踪，可以得到车速、车型、车流量等交通信息。在车速测定方面，本文提出了一种Kalman滤波器与车辆的区域重心特征提取相结合的测速方法。利用Kalman滤波器的预估计特性，可以大大缩短原来的测速时间，提高系统的实时性。4)在上述研究的基础上，设计并实现了交通视频检测跟踪系统。该系统可以完成运动车辆的自动检测和跟踪，实时统计交通参数信息，包括车速、车型以及车流量等。