本文以视频和图象处理技术为依托，以“视频交通流检测和车辆识别系统的设计与实现”为课题，对视频交通流和交通状况监测技术中的图象处理与识别技术进行了研究。论文首先介绍了视频交通流检测和车辆识别系统的研究背景，以及国内国外的研究、应用现状，给出了这项研究的重要意义和前景。其次介绍了用图象处理和识别技术对目标进行检测和识别的原理。再次，对图象滤波除噪、图象锐化、图象增强、图象分割、特征提取与目标识别等图象处理过程中遇到的问题进行了分析比较，并在比较分析的基础上，确定了系统设计和实现中所要采用的基本算法。最后，介绍了视频交通流检测和车辆识别系统的设计思想，并采用 VisualC++6.0、Matlab5.2、Power Builder6.0和Sybase数据库为软件开发平台，实现了系统的部分主要功能。通过模拟测试表明，系统设计合理，已实现的算法可行。本论文的主要特点是：1． 在分析比较常用图象处理算法的基础上，找出了符合本系统特点的、实用有效的具体算法，对有些算法给出了改进设想。2． 在研究图象识别的基础上，根据交通目标移动的特点，引入了基于目标矩特征的识别方法。3． 提出了一种通过监督学习来训练判别函数的方法，并给出了相应的实现算法。4． 完成了视频交通流检测和车辆识别系统的设计和部分功能。5． 提出了划分检测区和设置速度检测线的方法，实现了车辆的实时计数和车速的实时测量。开展视频交通监测技术的研究，对于提高我国视频监测技术水平，促进城市道路建设，实现城市交通管理智能化都具有十分重要的现实意义。