社会经济的快速发展,交通环境日益复杂。为了实时高效地对交通场景进行管理和利用,智能交通监控系统成为未来交通发展的必然趋势。随着图像处理技术和硬件水平的提高,基于单目视觉的运动目标检测方法研究,作为智能交通监控系统的关键技术之一,具有非常重要的理论价值和实践意义。 本文主要围绕数字图像处理技术,完成了应用于智能交通监控系统的运动目标检测和单目视觉定标的方法设计,给出了详尽的处理算法。首先介绍了智能交通监控系统的层次结构和功能。接着对其中处于前提与基础地位的运动目标检测方法进行了重点研究,针对城市交通场景的运动特点,通过细致比较和深入分析,提出了合理有效的设计方案,包括背景模型的建立与更新、运动目标检测算法等。然后详细论述了单目摄像机的定标方法,实现世界坐标系与图像坐标系的转换,获取运动目标的参数估计,如车辆速度等。最后探讨了智能交通监控系统在DSP中的系统架构。 在研究的过程中,将运动目标检测问题转化为结合了空间与色彩的分步阈值判决,及利用交通道路特征进行单目摄像机定标是本文的一个重要特点。实验结果表明：所采用的基于单目视觉的运动目标检测算法能够取得较好的车辆识别效果,同时准确完成车辆的实时位置及速度等参数检测。这是进行后续交通行为理解的保证。