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    随着经济快速的发展，城市交通拥堵严重、事故频发、环境恶化。为提高道路的通行能力，合理调节公路网的交通流分配，减少交通事故的发生以及其带来的损失，必须准确、快速地对交通异常和交通事件进行检测。
    目前，世界上已经开发了多种交通事件自动检测算法，如加利福尼亚算法、贝叶斯算法、时间序列算法、低通滤波算法、交通流模型算法、视频检测算法、人工神经网络算法等。总体可分为直接检测方法和间接检测方法两大类。绝大多数方法都属于前一种，通过设置在公路上的交通检测器采集交通参数进行分析来间接判断交通事件的发生，这种方法反应速度慢、可靠度低、不利于监控。直接检测方法是指使用图像处理技术来发现车辆行驶异常的方法，在检测速度和可靠度方面远远胜于间接检测方法，是交通事件自动检测系统的发展方向。
    本文采用数字图像处理技术和计算机视觉技术，结合实际交通情况，对基于视频图像的交通事件检测系统进行研究、开发，通过检测交通事件并及时报警，及时有效地进行交通事故救援和处理，有效地减少交通延误，防止二次事故发生，保障道路安全。
1 系统结构和处理流程
通过摄像机来获得实时交通视频信息，及时地运用数字图像处理技术和计算机视觉技术对实时交通图像进行分析，从而快速地对交通流量、占有率、排队长度、车型、平均车速等交通参数和车辆逆行，车道变换、超速、慢速、停止、交通阻塞等交通事件进行自动检测，并自动统计以及记录相关数据。这些重要的信息综合反映了交通运行状态，可根据信息参数的变化趋势对交通状态进行估计和预测，及时进行调控，从而实现交通的智能控制与管理。
视频交通事件检测系统的基本工作流程是通过道路上监控摄像机将道路交通运行状况的视频图像捕捉下来，再将图像实时送入计算机进行处理和分析，得到交通状况等信息，通过对交通状况的分析检测出是否有交通异常事件。因此，视频交通事件检测系统可分解为运动车辆的自动检测、运动车辆的自动跟踪、交通参数的提取、基于图像分析的事件检测及发生意外事件时的自动报警和相应处理等。系统主要利用数字摄像机将图像先后输入系统初始化单元和目标检测单元，系统初始化单元对图像分析后将场景初始化后的参数交给目标检测单元，目标检测单元通过对图像分析得出车辆的位置，然后将车辆的位置信息送入目标跟踪对车辆目标进行跟踪分析，再将每辆车的分析结果送入交通参数检测和事件检测单元，通过这两个单元分别测出交通参数信息和交通事件信息。
2 视频交通事件检测系统的实现