视频解码芯片SAA7113将摄像机的输出转换为数字视频输入TMS320DM642，使用检测算法对图像数据处理后，将检测到的各种参数通过以太网接口或RS-232接口发送到远程通信服务器，再回传到信息中心。根据不同的应用环境，通过本地RS-232修改系统的配置参数。系统的检测结果可以“OSD’’方式直接叠加在原始图像上，通过SAA7120转换成复合视频信号(CVBS)直接在监视器上进行显示。 

    2)系统算法实现方案 

    结合交通检测场景的特点，本系统选择基于背景差分的图像差分法作为检测算法的基础，算法实现请参考文献[10]，流程如图2所示。为保证算法性能，采用多种先进思想：考虑到背景构建的质量对系统性能的影响，采用一种利用连续3帧差分的运动估计方法构建初始背景，并用统计打分的策略实时对背景更新；为避免运动投射阴影可能被误检作车辆的一部分，提出一种边缘重定位的阴影消除算法；为保证系统在环境光剧烈变化以及采集设备由于路面震动、风力作用等发生抖动时能正常工作，提出一种2值差分图后处理的鲁棒滤波算法；针对目前已有检测系统没有车辆跟踪这一环节可能导致流量多计数的问题，提出同时利用车辆的位置信息、颜色信息和分形维信息对车辆进行匹配跟踪的策略。 

    交通信息检测系统要求能全天候工作。而白天没有车灯，但车辆成像清晰；夜晚车辆成像不清晰，但车灯及路面反射光突出。因此，本系统采用不同的实现策略：白天检测车辆本身，夜晚检测车灯及路面反射光。这样，白天可提取全部交通参数，夜晚由于不能获取车辆信息，无法进行车型分类，但其他交通参数不受影响。实验现场的测试表明，本系统的车辆识别率达到96.5％。车辆检测的效果如图3所示。图3b，3d中的两条白色直线为用户设定的检测区域。

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