Byly vytvořeny systémy zpracovávající obrazová data od sběru až po vizualizaci a interpretaci výsledků. Sestavený systém pro sledování parkoviště, je schopen online poskytovat informaci o stavu zaplnění parkoviště, tuto informaci ukládat do databáze a v případě potřeby následně vizualizovat. Jako vylepšení je mimo jiné navrženo lepší umístění kamery, jelikož nynější umístění kamery bylo až náhradním řešením po selhání jednání o jiném lepším místě. Fungující systém používá otevřené softwarové prostředí a standardy, je tak snadno přenositelný na jiné aplikace. V části práce zabývající se sledováním provozu na křižovatce byl sestaven algoritmus schopný sčítat vozidla celý den s přiměřenou chybou. Jedná se ale pouze postprocessingové zpracování, jelikož nebyla možnost trvalé instalace webové kamery. Bylo tedy použito záznamu na digitální fotoaparát a následného zpracování na stolním počítači. Výsledná data z měření na křižovatce ulic Foerstrova a Na Vozovce byla vyhodnocena a uživatelům umožněna na webu jejich vizualizace. Proběhlo také srovnání naměřených dat s oficiálními daty ze sčítání dopravy 2005.The thesis deals with using web cameras to monitor automobile traffic on parking areas and cross-roads. Parking area task is solved using wireless web camera which sends acquired image to processing server every five minutes. There the image segmentation and free and occupied places recognition takes place. Open source statistic software R is used for image processing. Resulting data are stored in database and can be subsequently visualized and examined through online creation of tables, graphs and animated maps, furthermore information about actual free places is accessible through web pages, where driver can see, whether he should drive to this particular parking area. Vehicle counting on cross-roads is more challenging, and due to the impossibility to set static camera for longer period and because of computing demands, only short times observations were made. However, particular observations were put together to simulate the daily flow of traffic. Video analysis is done in post processing in Matlab software using mainly optical flow algorithm implementation. Output data could be examined in tables, interactive graphs and animated maps. Created applications show connection of computer vision with GIS technologies and could be reusable to similar scenarios.