目前国内汽车保有量和驾驶员的急速增长，给国内各大城市交通带来巨大压力。如何经济且有效地进行交通管理，就离不开智能交通系统。作为智能交通的重要组成部分——车辆违章行为检测系统已成为国内外学者研究的重点。与传统的交通违章行为检测相比，采用视频图像处理技术的对交通违章行为进行检测方法具有不用破坏道路，安装调试修护方便，监控方式全面灵活等特点；而且国内大城市出于公共安全考虑，均正在建设高清监控设备对全城进行监控覆盖，采用视频图像处理技术在成本上也有很大优势。因此，本文采用视频图像处理技术对两种违章行为的检测进行了研究：车辆违章超速和车辆违章变道。本文研究了现有的一些运动目标检测、分类和跟踪的方法，并提出了对于违章行为的检测应当考虑道路的实际空间参数。首先通过实验分析运动目标检测方法的优缺点后，采用背景差分法完成了对运动目标的检测。并针对本文检测对象的特点，对背景建模和背景更新的算法进行了优化。运用邻域噪声消除法对差分图像进行处理后，用连通域的检测和填充较好的提取了运动目标的区域特征。利用车辆和其他运动目标（如行人、自行车）的特征差异对它们进行了分类。最后，通过追踪运动目标特征，完成了运动车辆的轨迹的拟合，结合道路空间参数对车辆运动速度和轨迹的计算。并以此为依据完成了车辆违章超速和违章变道行为的判定。