本文以智能道路视频监测系统中运动车辆的检测与跟踪为研究对象，对运动车辆检测中的背景更新、阴影抑制、车辆跟踪、交通流参数检测以及交通事件检测等问题进行了深入的分析研究，实现了一种基于亮度比值模型的阴影检测方法和一种基于全局特征的运动车辆跟踪方法。本文主要内容如下：　　 1．研究了目前在运动车辆检测中普遍采用的帧间差分法和背景差分法，以及用于背景更新的序列均值法和基于帧差的自适应背景更新法，另外对边缘检测法也做了详细的介绍，并且在实验的基础上对这些方法进行了分析和评价。　　 2．阴影的存在会直接影响车辆分割的效果，从而对后期的运动车辆跟踪和车辆行为分析造成严重的影响。本文实现了一种基于亮度比值模型的阴影检测方法，取得了非常好的检测效果。　　 3．采用CamShift算法对彩色图像实现了运动车辆的跟踪，并且实现了一种基于全局特征的车辆跟踪方法。本文基于全局特征的车辆跟踪方法对分离的目标车辆跟踪准确，并且能够给出运动车辆的运行轨迹。　　 4．在车辆跟踪的基础上从理论和方法上对交通流参数和交通事件检测进行了研究。