车流量检测一直是交通领域比较关注的项目，既可以保障道路行驶安全，也可以达到宏观调控的目的。上篇我们说到，如今已经是智能交通时代了，也介绍了基于机器视觉的车牌识别技术的优势。同时，机器视觉车流量检测技术是我国实现智能交通的最好体现，在整个交通领域都有着重要的地位。长久以来，也存在了许多的车流量检测方法，但是，这些方法又多多少少存在了一定的弊端。例如，超声波频检测技术：采取接收从车辆或地面反射回来的超声波来判断有无车辆通过的方法，此技术由于受电磁波传播过程中会出现衰减的影响，在实际应用中准确性较差；空气管道检测技术：通过车辆经过特定管道时，管内空气挤压而触动计数器的方式来检测，此技术显而易见方法比较繁琐，使用寿命短；电磁感应检测技术：此技术相对来说性能比较稳定、技术比较先进、也不太受环境因素的影响，但是，由于感应装置是固定埋在地面上的，一旦有车辆违章非正常行驶时，就容易产生误差了，而且路面的可维修性也相应降低了。那么，相对而言，机器视觉车流量技术则更具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广、以及交通管理信息全面等优点，正因为如此，此技术目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了广泛的应用。
机器视觉车流量检测技术能够为交通监测提供高质量的图像信息，实现准确可靠地道路交通的监视和控制。检测系统主要是由视频采集、视频信号处理、车流量检测结果输出等几部分组成的，对应的，这些环节则是由机器视觉系统的各部分来完成的。相机与图像采集啦负责视频的采集，实现将模拟视频信号转换为数字视频信号的过程。图像处理软件则实现了视频信号的处理与检测结果的输出，在信号处理环节，要采取不同的算法，例如白天与夜晚的检测所采用的算法是不同的。最终，将车流量信息传到监控中心，这样就完整的实现了整个监控检测过程了。
