运动目标检测是智能交通的重要组成部分,可以对路况进行实时监控及分析。传统车流量检测系统多是采用PC或者ARM架构进行设计,但其存在着功率大、便携性差等缺陷。本文设计了一种基于ARM+FPGA的车流量检测系统,该系统选用Xilinx公司推出的新型SOC芯片ZYNQ-7000为平台,ZYNQ系列芯片的内部嵌入一个双核Cortex-A9处理器和FPGA可编程逻辑。处理系统(Processing System,PS)部分用于设计车辆跟踪统计等应用程序设计。利用可编程逻辑(Programmable Logic,PL)部分高度并行特点来进行硬件加速。设计了CMOS摄像头高速采集、基于HLS实现改进帧间差分法的运动检测、VDMA缓存和显示驱动。本文主要完成以下工作:(1)详细介绍了系统的总体结构设计、Vivado HLS设计工具及其设计流程、HLS图像预处理算法中的各个子算法和改进的帧间差分法。(2)系统的硬件部分设计。介绍了车流量检测系统的硬件结构设计、CMOS摄像头驱动设计、AXI接口设计、VDMA缓存设计、HLS图像预处理IP设计和整体硬件电路的搭建和验证。(3)系统的软件部分设计。包括本系统的嵌入式环境搭建、LINUX的移植、VDMA和HLS IP的驱动设计、第三方库移植、QT GUI设计方法及车辆统计跟踪算法原理。(4)系统的调试和测试结果及分析。经对软件算法和硬件设计的性能测试对比,验证本系统已经实现了设计目标。