视频检测是综合计算机技术，模式识别，图像处理，人工智能的一门新兴的学科，其应用范围从公安，国防到林业，电力，交通等诸多领域。对视频检测的研究，国内外已经取得了不少成果。随着机动车辆数量的不断增加，道路交通管理的难度越来越大，如何将高科技引入交通管理系统成了亟待解决的问题。交通道路视频检测系统将视频检测技术应用到交通管理系统中，能实时获取道路车辆信息，以及车辆违章情况，为交通管理提供依据。交通道路视频检测是近几年逐渐发展起来的，是智能交通系统的一个重要研究方向。 鉴于以上研究背景，本文对视频监控检测算法进行了研究与探讨。首先本文简单介绍了数字图像处理的基础知识，这是视频检测算法的基础。然后对常用的三种视频检测算法进行讨论，重点研究了高斯混合模型的方法，经过实验测试取得了良好的效果。这里在区域提取的基础上使用了Meanshift的跟踪算法，其速度较快且能解决一定的遮挡问题。通过对交通路口的理解，提出了将视频监控检测算法应用于交通路口的思想，并进行了相关的算法分析，为以后的研究打下基础。最后，对文章进行了总结和展望。 综上所述，本文的主要工作如下： 第一，采用背景差来对运动目标进行检测，分析了各种不同的背景提取与更新的方法。通过实验结果及分析比较，得出采用高斯混合模型法和阴影去除能良好的提取出运动目标。 第二，在目标检测的基础上，采用区域提取和Meanshift算法相结合，对视频中的多目标车辆进行跟踪，这种方法能解决部分遮挡问题。 第三，将目标检测与跟踪的思想应用于交通路口，分析了路口中视频的采集方法和软件算法思想，其中包括车辆占道率，车速计算及闯红灯检测。 在以上工作中，本文重点主要完成的是视频监控检测算法中的检测与跟踪部分，并将该思想应用于交通路口的研究当中，对路口的分析有一定的实际意义，为推动视频检测算法在智能交通的管理方面起到的积极的作用，其具体的实际应用还需要进一步的实践。