视频监控系统是计算机视觉领域的一个典型应用,随着技术的不断发展,作为计算机视觉的分支之一的智能视频监控系统中的交通检测与跟踪技术已成为新兴的热门研究领域。在分析和总结现有的各种检测与跟踪技术的基础上,本文主要研究道路上在固定的单摄像机拍摄视野下对多目标车辆的检测和跟踪技术。本文研究的对象是运动车辆的检测与跟踪,侧重点是运动车辆的检测,着重点是在单摄像机固定的情况下对多目标车辆的检测,本文研究的运动目标检测算法主要是背景差法和相邻帧差法,并针对改进的surendra算法进行实验且提出了改进的基于混合高斯模型的方法和改进的相邻帧差法,分析传统的灰度空间阴影检测算法和改进的灰度空间阴影检测法的复杂度,结合算法的鲁棒性和实时性等方面选择更适合系统的算法,通过对算法的比较和实验得出改进的算法与传统算法的优劣性。能较好的实现同时对视野范围内的多辆汽车进行检测：对目标车辆的准确跟踪且鲁棒性达到一定的要求并对检测、跟踪过程中实时性的掌控较好。