随着经济的快速增长，世界各地的车辆日益增多，由此产生的交通问题越来越多，同时增加了交通管理的难度，这一问题受到了世界各国政府的高度关注。智能交通系统不但能有效的缓解交通拥堵所带来的监督和管理问题，而且也能减少由于交通问题所带来的广大人民的财产损失。闯红灯抓拍系统是整个智能交通系统的重要组成部分，它能实现红灯期间机动车辆的自动检测，同时根据检测结果自动判别和抓拍车辆的闯红灯行为。针对以上问题，本文进行了基于DSP的闯红灯抓拍系统的研究，主要研究工作如下：(1)介绍了闯红灯抓拍系统课题研究的目的与意义、闯红灯抓拍系统和车辆检测抓拍技术的国内外现状。重点研究了车辆检测抓拍算法，包括车辆检测和车辆抓拍模块。车辆检测模块的功能是，首先基于积累差异法完成背景建模和更新，然后对提取到的背景差值图像平滑滤波、阈值二值化分割和形态学腐蚀膨胀处理之后分割出运动目标车辆，最后根据虚拟线圈法完成车辆的检测。车辆抓拍模块是基于视频的交通信号灯自动识别，当红灯时，完成闯红灯车辆的自动抓拍。(2)设计出了闯红灯抓拍系统的框架，并根据功能进行了系统划分，主要包括客户端子系统和服务端子系统两部分，服务端子系统主要负责视频采集、处理、编码和传输的功能，客户端子系统主要负责视频的接收、解码、显示与播放和对服务端摄像头的远程控制功能。(3)完成了闯红灯抓拍系统的服务端子系统设计。给出了基于DM6446的嵌入式采集设备的硬件框架和软件设计，着重介绍了Linux系统下的软件程序设计，主要包括视频采集、视频分析、视频编码和传输模块的详细设计。(4)最后实现了闯红灯抓拍系统的客户端子系统设计。在PC机上，通过DirectShow多媒体技术实现了Windows系统下视频的接收、解码、显示与播放功能，同时完成了对服务端的远程控制和抓拍车辆的车牌号提取功能。