随着我国经济的迅速发展,机动车数量呈逐年增长的趋势,道路交通事故造成的经济损失和死亡人数也急剧增加。各类交通事故已成为危害城市交通安全的严峻问题,而造成交通事故的首要原因就是机动车辆违章行为,目前最为严重的违章行为包括:车辆异常停车、违章变道、超高速超低速行驶、违章逆行等。这些违章行为严重影响城市交通秩序,并且容易诱发交通事故。基于视频的交通事件检测系统能够对道路上各类交通违章行为进行实时监控,自动获取车辆违章证据,使司机自觉遵守交通规则,进而有效减少交通事故,维护道路交通安全。因此,道路交通异常事件检测的研究至关重要。本文主要对运动车辆的检测、跟踪及道路上各种交通事件的检测进行了详细研究,主要工作内容包括下面四个方面:1.通过分析几种常见的目标检测算法,结合检测算法的实时性及准确性,本文采用背景差分法和三帧差法相结合的混合背景帧差法进行目标检测。实验结果表明:该运动目标检测算法能够准确、高速地定位车辆目标。2.结合目标的颜色、质心及外接矩形的高宽特征,提出了一种基于动态搜索窗模型的多特征联合的多目标跟踪方法,该方法实时性好,且克服了单一特征跟踪效果差的问题。为了增加跟踪算法的鲁棒性,提出了通过目标前后两帧的公共像素为种子结点的连通域搜索的补偿跟踪算法。目标间发生粘连、背景遮挡住目标或者运动目标速度过快,往往会导致目标跟踪丢失,本文提出了一种运动估计的方式预测目标在下一帧的位置从而实现目标的稳定跟踪。实验结果表明:整个跟踪算法简单易行,能够实现运动目标的稳定、实时跟踪。3.分析了异常停车、变道、超高速超低速、车辆逆行等交通事件,提出了以目标的历史跟踪轨迹为基础的检测方法。实验结果表明:本论文采用的交通事件检测算法能够完成各类交通异常事件的准确判断。4.首先介绍了交通事件检测系统设计中几个重要的功能模块,然后搭建软件平台,主要基于VC6.0平台上,用面向对象的方法进行构建,可视化界面进行人机交互,利用DirectShow进行图像显示。