公路卡口的自动化水平影响着道路的通行能力，基于视频的公路卡口车辆检测技术成为智能交通领域的重要研究内容之一。本文对国内外现有研究成果及技术进行系统总结及把握的基础上，采用视频图像处理技术对城市快速干道公路卡口处进行较为深入的研究。（1）本文以西安市南二环中段公路卡口处视频图像序列作为研究目标，对车辆视频检测技术进行了研究。通过对南二环中段公路卡口处采集的车辆视频进行分析，对传统的车辆检测算法进行改进，将背景减除法和帧间差分法结合使用，设计了一种改进的运动车辆检测算法。改进后的算法既消除了产生的空洞现象，又避免了直接使用帧间差分法产生的拖尾现象。（2）设计了运动车辆跟踪匹配算法，利用Kalman滤波对预测位置进行预测，以当前帧图像中车辆所在位置为中心，建立坐标系，将车辆运动平面区域按照坐标四个象限分为四块搜索区域，依据区域分配的优先级进行区域的同时搜索，提高搜索效率。根据车辆质心的运动轨迹，计算出车辆进入公路卡口处的车速变化和平均速度。通过视频检测到的运动车辆，进行轮廓的外部提取，统计出进入公路卡口处的车辆数量。（3）研究分析了车辆车牌识别算法，通过对视频中检测到的车辆，利用边缘检测投影，结合车牌的先验知识进行车牌的定位；利用字符的垂直投影，结合了车牌的先验知识进行车牌字符的分割；将分割后的字符和数据库中的模板字符进行比对，并且记录存入数据库中，增强了交管部门对于公路卡口处的控制和管理。本文算法是针对西安市南二环公路卡口处的实际情况进行改进和设计，也经过了实验验证，结果表明，本文改进的运动车辆检测算法可以很好的将车辆检测出来，车辆的数目统计准确。车辆匹配效率有所提高，车速测量精度和车牌识别率都取得了较为良好的效果。