随着整个社会现代化的发展，智能交通系统已经成为全球各国高度重视的高科技新领域。智能交通系统是运用现代高科技，去解决人们所面对的交通拥挤、道路安全、交通运输效率及交通与环境等问题。智能交通系统的开发与应用在我国的城市化和现代化进程中显的尤为突出。 闯红灯车辆自动检测系统是智能交通系统中的重要组成部分。 在目前的闯红灯违章车辆自动检测系统中，红绿灯信息是直接从红绿灯控制系统中提取的，车辆检测则主要采用在路口埋磁感应线圈的方式。本课题提出基于视频图像处理方法，提出建立一个完整的基于视频的系统的解决方案。从而改善目前系统中存在的系统智能化低、对外部系统依赖性强、施工和维护不够方便、灵活性差和系统成本高等一系列问题。 目前发达国家在智能交通领域已经做了很多的研究工作，并且研发了一批高质量的产品。我国起步比较晚、技术比较落后，所以必须加快智能交通系统的关键技术的研发。 我们研究基于视频图像处理的闯红灯车辆自动检测系统。通过摄像头采集视频的交通信息，使用视频采集软件，运用相应的图像处理技术，进行实时处理分析，获得车辆是否违章闯红灯、交通流量、车辆类型、车辆速度和交通密度等信息，并由系统将这些信息通过网络传送到控制中心。 在视频图像处理技术的开发中，我们提出了红绿信号灯和车辆的视频检测方法。在检测信号灯时，利用了其空间位置、颜色和序列的信息进行检测。在检测车辆时，采用虚拟线圈进行检测。本文针对交通信息采集中遇到的各种问题提出了交通信号灯检测、背景动态更新和车辆状态判别等算法，然后使用MATLAB评估验证这些算法的可行性。最后使用Visual C++设计开发了相应的计算机软件。