随着社会的发展和机动车辆的日益增多,交通变得越来越拥挤,实现实时的城市交通智能监控对于交通流信息收集、规范化交通管理及减少交通事故等方面具有重要的现实意义。所谓交通流参数采集,即通过一定的方式,获得某一个路段上某段时间内交通流的宏观参数和微观参数,包括车辆数、车辆的平均速度、车头时距和车头间距等。交通流参数采集是交通管理中一个很重要的环节,它可为道路交通管理提供有效的依据,为车流控制、车流统计、车辆收费、车辆管理提供许多有用的交通参数。本文提出了一种基于DSP 处理器为核心,通过采用TI 公司的DSP/BIOS 实时操作系统,利用基于图像处理的计算机视觉技术,设计出分布式处理交通流信息采集系统。系统由工控机和DSP 实时图像采集卡组成,通过图像采集、交通流检测算法、图像压缩与数据上载等模块,实现交通流信息的采集。本文采用基于视频处理的运动估值技术,研究了多种车辆检测的算法,提出了一种新颖的基于虚拟线圈运动矢量匹配算法,进行车辆检测和车速测量,从而得到车型以及其它交通流参数。DSP/BIOS 作为TMS320C6000 系列DSP 开发而设计的实时操作系统,已经在多任务,多线程日趋复杂的应用程序开发中显示出可读性、灵活性和可移植性,给DSP 系统开发者带来很大的方便。本文研究了DSP/BIOS 多线程安排,任务间通信,实时分析工具,芯片支持库等内核技术。并且通过规范化程序接口,使所设计的DSP 算法不直接与底层硬件交互,极大的提高了软件的可复用性,便于系统的集成。另外,本文还研究了DSP 编程中的软件优化方法,以及DSP/BIOS 的优化方法,这不仅决定整个系统能否正常工作,而且影响系统的实时性。这些关键技术的调试过程及解决方法,为DSP 的开发应用积累了可供参考的经验。