智能交通系统是目前世界各国交通领域竞相研究和开发的前沿研究课题和热点，涉及计算机技术、图像处理技术、数据通讯传输技术、传感器技术、和自动控制技术等多个技术领域，是一个在城市道路交通指挥中发挥重要作用的综合交通管理系统，它的最终目的是实现人车路三者协调配合，大大提高运输效率，保障道路交通安全，改善环境质量，提高能源利用效率。针对传统的智能交通监测系统中违章车辆检测方法实时性差、易受光照变化条件变化制约，影响后续辨别车辆违章和图像取证抓拍的问题，提出了一种基于颜色差分直方图和卡尔曼滤波的鲁棒、快速的违章车辆检测跟踪算法。该算法首先采用背景模糊匹配思想，选择初始背景图像；然后利用对环境变化鲁棒的颜色差分直方图算法检测运动目标；再对运动目标团块的质心运动状态采用卡尔曼滤波进行跟踪预测，从而在预测的区域内检测同一目标团块，最后通过判断其质心运动轨迹，达到辨别违章车辆检测与抓拍的目的。通过对真实道路中不同天气条件下的场景进行检测，以及对已拍摄视频的处理，试验结果表明该算法能够快速而准确地检测违章车辆。并且基于该算法建立了直行转弯违章辨别系统和逆行违章检测系统两种应用，已经成功地应用于现场，成为智能交通监测系统的一部分。