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为了解决统计背景模型在图像远景及车流量较大时容易出现错误像素点的问题,提出一种自适应背景模型提取算法。在车流量少时,利用统计直方图法提取背景;在车流量大时,利用帧差法获取图像中背景像素点,然后求其平均灰度值来重组的图像帧,最后利用统计直方图法进行背景建模。定义了算法比较标准,并据此比较了该算法与传统算法在不同车流量下的性能优劣。实验结果表明,通过分析图像中运动车辆像素信息区分车流量大小,实现对背景提取算法的自适应选择,使其在实际应用中更具针对性和灵活性,为准确地检测出运动车辆提供必要的基础。