车流量检测是智能交通系统(简称ITS)的基础部分，在高速公路建设、城市道路建设、以及交通流的基础理论研究中占有非常重要的地位。目前,车流量检测已经逐步得到国内外学者的关注。如何通过智能交通系统的建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。本文采用基于视频的方法对车流量进行了检测与统计研究，本文的主要工作有如下几方面:1、图像预处理：陈述了几种常见的图像二值化方法，并提出了一种基于Shen滤波的图像二值化方法，并介绍了数学形态学中腐蚀、膨胀、开运算和闭运算四种基本运算。2、运动目标检测：采用背景差法找到运动目标，然后进行二值化处理，并建设了一种基于灰度特征统计的方法消除车辆阴影，通过扫描标记法分辩不同的运动目标车辆。3、车流量统计：提出了一种基于面积的车流量统计方法。4、利用VC++将建设算法集成为一个实验系统，并用于公路实际场景视频进行实验，结果表明算法具有一定的可行性，能够比较准确地检测到经过检测区域的每一辆车，同时也可准确地统计出一段时间内的车流量。