随着城市交通的不断发展,智能交通管理系统在城市交通管理中发挥越来越大的作用,而其中城市道路卡口监控系统的广泛应用推动了智能交通的发展,卡口系统已成为智能交通管理系统中的重要组成部分。本文以卡口系统的图像和视频信息为基础,重点研究了城市交通环境中的车牌识别和车流量检测技术,提高了识别和检测结果的准确性和鲁棒性。本文在VC++6.0.Visual Studio和OpenCV等软件的基础上设计研发了一套基于卡口系统的车牌识别和车流量检测的原型系统。论文的主要工作如下：(1)根据城市卡口系统采集的信息,创建数据信息库,同时将信息进行分类：一类是图像信息,用于车牌识别；另一类为视频信息,用于道路车流量统计。(2)采用基于像素平稳聚类识别的背景提取算法对背景进行初始化和更新,该方法利用背景像素点在时间轴上的稳定性确定像素点背景值,可以获取质量较好的背景图像。(3)研究图像预处理方法(平滑去噪、二值化、形态学处理等)对图像品质的影响,通过不同的处理方法获取理想的图像处理结果。(4)研究城市交通环境下的车牌识别过程所涉及的车牌定位、倾斜校正、字符分割和字符识别等技术和方法,根据传统方法的不足之处对算法进行改进,提高识别准确性,降低算法复杂量。(5)研究基于视频的车流量检测技术,对传统虚拟线圈检测方法进行了改进。使用“质心替代法”和“屏蔽信号”提高检测准确性,同时简化了检测流程,提高了检测实时性。(6)设计基于城市卡口系统的车牌识别和车流量检测的原型系统,分析系统不同模块的功能,设计系统的处理流程,利用开发软件完成系统的研发,同时使用样本库中的信息进行系统的功能和稳定性验证。