近年来,机动车数量的急剧膨胀导致了地面交通日益复杂,社会对于道路的安全有序运行和现代智能化交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)持有很高的期望。其中基于视频的交通信息检测技术凭着使用简单、维护方便、监控范围大、对环境影响小、获取信息量多等优点迅速成为了研究热点,极大地推动了人类社会的道路交通发展。然而,这些技术在实时性、准确性以及应用性尚有很大的改进空间,因此,本文致力于在这几个方面做一些研究工作,其中重点研究了基于视频的车辆检测和车速检测等两个算法及相关技术,最后课题以MATLAB为平台,利用GUI工具箱开发基于视频的车速检测和超速报警系统。在基于视频的车辆检测方面,首先对车辆检测区、车辆标识域、第二车辆检测区等做了相关理论说明,同时,基于这些理论与策略,本文提出了完整的车辆检测算法,然后利用自下而上的策略不断地缩小感兴趣区域(Region of Interest,ROI),从而大大提高了计算效率,为整个车辆检测系统的实时性提供了基本保证。并对算法本身进行数学分析和仿真,分析与仿真结果表明采用的车辆检测算法是准确、高效的。在基于检测区的车辆检测算法的基础上,本课题设计了灵活、易用的车速检测算法。具体说来,首先对正视图的运动车辆进行检测并提取其车辆标识域,然后提出了基于车辆检测区的质心计算与匹配算法并给予相关的数学证明,最后利用易用性好的单视测量技术实现了车辆物理位移的计算,从而得到车辆的瞬间运行速度。通过对上述两个算法的分析以及系统测试,本文设计的基于视频的车辆、车速检测算法对于城市道路、高速公路等场景的检测是行之有效的,并以MATLAB为平台,利用GUI实现车速检测和超速报警功能。同时,本文对基于这两个算法实现的车辆超速检测系统进行了综合测试,实验结果表明整个系统具有较高的准确性、实时性以及应用性。