随着科技的进步,车辆给人们的生活带来便利的同时也带来了社会问题,交通安全成为人们普遍关心的话题,同时对于交通领域的相关技术的要求也在不断的提高。车辆检测技术是车辆跟踪、车型分类、车速检测等智能交通方面研究的前提和基础,也是前方碰撞警示技术以及主动安全技术等至关重要的一步。车辆检测技术是指从复杂的交通信息中将目标车辆检测出来,即目标提取的过程。本篇论文分析比较常用的目标提取算法,将模式识别中的Adboost算法运用到车辆检测系统中,完成了可以不用通过背景建模、更新来实现车辆检测的功能。Adboost算法分为Discrete Adboost、Real Adboost、LogitBoost以及GentleBoost四种,每一种算法都有各自的优点和不足,本文选择了GentleBoost算法,并且证明了该算法在车辆检测系统中的应用具有可行性和准确性。本文对EMCV库进行了扩充,实现了基于GentleBoost的车辆检测算法。本文实现的车辆检测系统是基于DSP系统平台的,通过结合系统的硬件部分设计了系统软件部分,包括存储器分配、DSP/BIOS系统框架构建、软件驱动以及系统线程间的通信等问题。针对实际应用情况,建立了车辆检测分类器,经过大量的实验和测试,确定了选取正负样本、分类器训练过程中的原则和注意事项,以及参数如何设置等问题；使EMCV库函数可以在DSP上运行,将前面设计的适合该系统的分类器加载到该系统中,完成车辆检测系统的视频口采集和显示设置,建立视频采集和视频图像处理显示任务,采集视频流将车辆信息在视频帧图像上标记出来,使车辆检测算法在DSP系统平台上实现。