智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)的研究与发展对目前的交通严重拥堵、事故频繁发生、环境愈发污染等重大问题有良好的改善作用,交通参数提取技术研究和微观交通仿真系统研究是智能交通系统中两个关键研究领域。在交通参数提取技术研究领域,无人机具有低花费成本、小占有体积、大覆盖范围、少遮挡干扰等优点,受到越来越多的智能交通研究者的喜爱与支持。在微观交通仿真系统研究领域,进行交通仿真模型参数校正能够提高仿真建模精度,使建立的交通模型具有高度代表性。针对利用无人机拍摄采集的交叉口交通现状视频,运用VISSIM的COM接口应用技术,研究了适用于无人机视频的车辆检测和交通车流量参数提取方法以及VISSIM参数校正方法。采用Py Charm开发平台,通过Python调用Open CV计算机视觉库进而运用计算机视觉的方法完成对视频数据的交通流量参数提取工作,针对现有的虚拟检测线检测法的不足进行改进,提出了一种适用于交叉口的组合虚拟检测线方法用于统计交叉口航拍视频中不同转向的车辆数,并设计了此方法的实现流程,根据实际案例证明本统计方法能够保证车流量统计的准确性。然后通过计算机程序设计将统计结果传输到VISSIM微观交通仿真模型中,并运用遗传算法完成模型参数校正。最后,以唐山市学院路与长宁道交叉口为例,建立了微观交通仿真模型,进而进行参数校正,研究结果显示延误误差较默认参数状态下减少了9.47%,证明了本文方法有良好可行性。图18幅;表24个;参72篇。