经济的发展加快了城市化的进程,城市中机动车保有量迅速增加,从根本上改变了传统的交通运输方式,由此引起的城市交通问题已经成为各大城市共同面临的难题。道路交叉口是城市路网的节点,是车流的主要集散场所,同时,也是城市交通拥堵发生的重点区段,统计显示,机动车在市区的运行时间约有1/3花在平面交叉口,60%以上的交通事故发生在交叉口及其周围。因此,对城市交叉口交通流进行有效诱导,可以提高交叉口的通行效率,缓解城市交通压力,促进城市的可持续发展。本课题以视频图像的检测和处理为基础,利用摄像机采集道路交叉口处交通流信息,图像处理计算机提取视频图像中的交通流参数,为交叉口信号自适应控制提供依据。论文通过车辆检测技术的比较,凸显视频检测在城市交通中的优势地位,并对车辆检测算法进行分析,确定视频检测的区域。图像信息的准确获取是图像处理的前提,文中对摄像机标定技术和标定算法进行了研究,详细分析数字图像处理中的一些关键技术,包括图像变换、图像增强与复原,以及图像边缘检测,在Visual C++平台上比较图像的处理效果,不断优化算法,提高车辆检测的精度。具体说明了交通参数的获取模块和程序流程,分析系统需求,建立了一套交通量、排队长度和车辆速度的信息采集平台,并给出了交叉口信号自适应控制系统总体的设计思路。通过采集和处理交叉口现场图像,获取实验数据,分析误差产生的原因并对检测方法进行改进,实验表明该系统具有一定的研究和应用价值。