随着我国社会经济的快速发展,城乡交通流量日益加大,如何高效地管理道路车辆,迅速便捷地统计交通信息成为了当前道路交通管理中的一种迫切需求。车流量和车辆类型信息作为最基础的数据得到道路交通管理相关部门的高度重视,因为准确掌握车流量和车辆类型信息的统计不仅有利于交通指挥、道路养护等相关工作的开展,而且长期统计分析可以为未来城市道路建设规划、不同地区间高速公路设计标准制定、未来国家机动车结构调整提供重要的参考;同时车流量信息和车辆类型信息作为未来智能交通系统的一个重要组成部分也得到了很多研究学者的高度重视。车流量和车辆类型信息在相当长的一段时间内采用人工统计的方式获取,这样不仅不能保证统计结果的准确性,而且信息采集存在难度,尤其是在地理位置相对偏僻的地方,相关信息更是难以获取。随着计算机视觉和人工智能技术的飞快发展,智能监控大量应用到了我们的现实生活当中,尤其在环境恶劣的地方更是发挥了无可替代的作用。本文针对当前道路交通信息采集难度大的问题,设计了基于单目视觉的运动车辆类型识别系统,该系统可以在任何自然环境中全天二十四小时平稳运行,并能够对监测区域内的机动车辆数量进行精确计数,同时能够提供八种不同类型车辆的识别与统计,它们分别是小客车、大客车、小型载重车、中型载重车、大型载重车、拖挂车、拖拉机和摩托车。本文提出的运动车辆类型识别系统不仅涉及到了运动车辆目标识别、车辆阴影消除、运动车辆跟踪、车辆遮挡识别和车辆类型判定方面的相关技术,还提出了一种极面图的运动车辆目标提取方法,通过运动统计行识别车辆之间的相互遮挡,给出了一种模糊约束满足问题的运动车辆类型识别算法,同时针对当前研究很少的夜间车辆类型识别问题,本文给出了一种结合了车辆灯光信息的改进识别方法。最后通过实际的安装测试评估验证了本文提出的相关技术方法,同时根据实验结果提出了一些相关的改进建议。