随着世界经济快速发展和机动车辆迅猛增加，全球许多城市尤其是大中城市的车流量与日俱增，城市发展面临交通事故频发、交通拥堵等一系列交通压力，建立行之有效的智能交通系统成为当前急需解决的问题。基于视频采集与处理的车流量检测是智能交通系统的核心和基础部分，是国内外智能交通研究领域中的一项重要课题。本文设计的车流量检测系统主要有嵌入式视频图像采集、数字图像预处理、运动车辆检测三部分组成。　　在视频图像采集部分，本文以三星公司的S3C2410为核心处理器设计了一套嵌入式视频图像采集系统。在对嵌入式系统软硬件平台深入研究基础之上，首先完成了嵌入式 Linux系统下 USB接口摄像头驱动的设计，进而利用Video4Linux编程技术实现了视频数据的采集；然后通过 MPEG压缩算法实现了视频数据压缩；最后利用TCP/IP协议的Socket网络编程技术实现了视频数据的网络传输。系统利用多线程技术提高了系统的并发性，通过建立缓冲区进行数据交换，实现了视频采集压缩线程和视频网络传输线程同步进行，减少了视频传输的抖动。　　在数字图像预处理部分，本文对常用的图像噪声去除和图像增强等技术进行了全面的分析和实验对比，设计了一套先灰度化，再中值滤波，最后运用灰度变换增强的图像预处理方法，使处理后的图像更利于后续的运动车辆检测。　　在运动车辆检测部分，本文首先运用相邻帧差和隔帧帧差相结合的运动车辆检测方法，实现了视频序列图像的差法，有效获取了视频图像中的运动车辆区域，并运用Otsu法实现了差分图像的二值化；然后将传统的形态学滤波去噪法和基于标签的车体内部空洞填充法相结合，较好的从背景图像中分割出了运动车辆区域；最后本文模拟地埋感应线圈技术，运用虚拟线圈实现了道路车流量的检测。