近年来,随着社会经济的迅猛发展,机动车的保有量呈快速增长态势,交通拥堵状况日益制约着各大中城市的发展。摄像头监控技术日益普遍,视频监控系统越来越强大,需要处理的数据和视频日益增多,单纯靠交管人力对视频进行查看和分析几乎成为不可能的事情。因此,对于交通流进行智能化的检测对解决交通拥堵问题有着重要的意义。本项目利用视频安防技术采集和处理交通流数据,可以为改善和解决交通拥堵问题提供决策性的依据。通过在PC机上开发道路拥塞判断系统对采集的视频图像进行处理,可以有效的对摄像头视频进行智能分析和拥堵提示,进而缓解人力的过多输出,实现交通监管和交通拥塞的智能化判断。本文通过利用锐捷安防的枪式摄像头进行视频数据采集;然后,在研究基于多特征融合的交通拥塞判断算法的基础之上,将算法的道路提取部分进行代码重写;并在摄像头的嵌入式系统上进行构建,对课题组成员算法进行改进;利用基于实时视频改进的差分和众数背景提取方法,使摄像头可以实现实时采集视频图像并返回道路背景的提取图像给PC端;PC端在接收图像的同时进行运动目标的检测和多特征融合的交通道路拥堵判断;最后利用QT语言进行系统界面的编写。实现一个完整的道路视频数据采集、处理、人机交互的过程,使实用性强的道路背景提取算法和准确率较高的交通道路拥塞判断算法可以真正的应用于实际。