随着经济社会的发展，汽车数量急剧增加，我国沿海省份已进入汽车时代，对交通信息系统的需求日渐迫切，数字图像处理技术也开始在智能交通中扮演越来越重要的角色。本文首先介绍了课题的背景和意义，对以图像处理为主的检测技术在交通参数检测系统中的应用做了阐述，同时对交通参数检测中的关键技术做了谈论和研究。本文以浙江省会杭州的城际卡口交通参数作为研究对象，针对以往交通参数检测系统误差率高、安装维护复杂、系统可扩展性低等缺点，采用了地感线圈和视频图像分析技术相结合的道路交通参数检测方式，其优势体现为前端获取图像可以做流量检测、车牌比对、车速监控、违章分析等多种用途，检测系统安装维护较为方便，设备运行和维护费用较为低廉，同时检测效果令人满意。论文的内容包括下述几部分：首先介绍了基于交通参数检测的智能交通系统概念和研究情况，接着介绍了数字图像处理技术和交通图像前期处理过程以及基于各种形式的图像分割方法和阴影检测方法，在阴影去除技术分析中采用了一种适用于车辆阴影检测和去除的算法，并将目前几种主要的车辆目标检测算法优劣作了较为详实的比较，提出采用背景差分的方法，结合快速自适应背景更新，来实现检测交通参数的目的。本文还重点研究了结合地感线圈和视频分析技术的道路交通参数检测技术，并通过实验表明，该技术具有自适应能力强，检测精度高的优点。基于该技术设计的检测系统具有很强的鲁棒性和实用性，能满足实时行进交通参数检测的要求，通过该系统获取的各类路面交通信息，可以为交通建设部门和交通管理部门进行数据分析以及道路规划提供丰富的数据资源，确保道路规划和交通管理可行化和人性化。