智能交通系统(ITS)目前是一个非常活跃的研究领域。ITS的应用需要大量的交通数据，而车辆检测是获取交通数据的关键。传统的车辆检测方法主要有电磁感应环形线圈式车辆检测器和雷达波检测器、红外线检测器及超声波检测器等波式检测器。但使用“磁”或“波”检测的方法均不能提供全面的交通信息，这将影响ITS的应用效果。近年来，视频检测技术因其具有较多的优点而得到了迅速发展。视频检测系统安装维护方便，无须破坏路面，也不会中断交通运行，检测范围大，功能全面，能获得常规检测器很难获得的车辆尺寸、车型等重要交通参数。因此，视频检测系统具有广阔的应用前景。 本文先介绍了智能交通系统的概况、发展现状和当前较为流行的几种检测技术以及它们各自的优缺点，通过相互比较提出了视频检测的优越性。除此以外，本文还详细地研究了基于虚拟线圈的视频检测系统，讨论了视频检测中的图像处理方法，根据小孔成像的原理以及摄像机的安装情况，实现了摄像机的标定和车辆特征数据的计算。针对运动车辆目标图像的特点，重点研究了基于运动估计的车辆检测技术，为了减少图像处理的运算量，提高系统的实时性和准确性，利用运动车辆边缘点包含了运动物体的主要信息和粒子群优秀的寻优能力，提出了一种基于粒子群优化和边缘点运动估计的视频检测算法。 本系统以VC++6.0为开发语言、WINDOWS XP为设计平台,综合应用图像处理、多线程以及虚拟线圈匹配算法等,构建了一个实用、稳定的系统，并对实际道路环境下的大量的图像序列进行了测试,均取得了较好的效果。