提出了一种在智能交通系统中实时检测交通参数时更新路况背景的新方法,即基于最小风险的Bayes决策分类的背景提取方法。通过比较在不同类别路况模式下的期望风险值,找到最小风险值所对应的决策方案,相应地采取不同的策略替换路面背景。这种方法可达到精确地检测车辆的目的,并将其应用于智能交通参数的视觉检测过程中。其结果满足实时性检测的要求,可作为智能交通系统中高层控制管理的基础。