本文以视频检测技术和数字图像处理技术为依托，以“机动车辆检测技术的研究及应用”为课题，对视频交通检测和交通状况监测技术中的图像处理与识别技术进行了研究。论文首先介绍了视频检测技术和车辆识别系统的研究背景，以及国内国外的研究、应用现状，给出了这项研究的重要意义和前景。其次介绍了视频检测技术的方法和用图像处理和识别技术对目标进行检测和识别的原理。再次，对图像滤波除噪、图像锐化、图像增强、图像分割、特征提取与目标识别等图像处理过程中遇到的问题进行了分析，并在此的基础上，确定了机动车辆违章检测系统设计和实现中所要采用的背景相减法数学模型，完成了背景自动更新。最后，介绍了机动车辆违章检测系统的硬件设计，并采用汇编语言、VB6.0语言和Window98／2000／XP等为软件开发平台，实现了系统的主要功能。通过测试表明，系统设计合理、速度快、稳定性好、性能可靠、功能齐全。本论文的主要特点是： 1．在分析比较视频检测技术的方法的基础上，找出了符合本系统特点的、实用有效的检测方法——背景相减法。并对此方法给出了改进设想。 2．在研究图像处理和识别技术的基础上，针对一般图像采集卡不能同时进行数据采集和数据读取的问题，提出应用双内存的图像采集卡的设计方案。 3．设置虚拟的检测区域，在检测区域内用背景相减法建立数学模型。提出车辆阴影问题的解决方法。 4．在动态投影原理的基础上，提出了背景的自动更新的方案。 5．完成了机动车辆违章检测系统的设计，实现了主要功能，制作了前端检测控制器硬件电路板，实现对违章车辆的检测。 开展机动车辆视频检测技术的研究，对于提高我国交通智能管理水平和促进城市道路建设，都具有十分重要的现实意义。