交通运输业的高速发展一方面促进了物资流通和人们的出行需求,缩短了出行时间,提高了工作效率,另一方面也带来了交通阻塞、交通事故频发、交通环境不断恶化等问题。本文针对城市交通的安全问题,以交通紧急事件处理与实时安全性分析系统为研究对象,采用信息处理技术和智能化技术对系统的体系结构、自动监测与报警、救援响应模型、交通安全实时分析、交通紧急事件处理的有效性评估等内容进行了较全面的研究。从紧急事件处理的角度概括叙述了城市交通及相关安全性的有关问题,讨论了ATMS 以及紧急事件处理系统的发展现状,对交通紧急事件处理与安全系统的研究内容进行了归纳。围绕“实时预测—事件检测—事件响应”这一模式,分析了现有紧急事件处理系统的不足,从体系结构的层次提出了城市交通紧急事件处理与安全系统的概念,详细分析了系统的组成及各部分的工作机制,实现了预测、检测、响应三种手段的有机结合。探讨了将网络技术和数据仓库技术应用于紧急事件处理与安全系统的几个关键技术。提出了一种基于交通事故数据的网络数据仓库重构方法,运用数据仓库技术合理组织ITS 数据,发现潜在知识,为交通、运输管理提供决策依据。在此基础之上分析模型的主题组织、元数据设计、数据抽取和集成技术以及联机分析处理方法,阐述了实现的途径。以多事件多响应为救援资源分配的原则,分析了一般规划模型在交通事件救援资源分配中存在的问题,引入机会成本表达式,由此构建了新的救援资源分配模型,并进行了简化。从缩小网络搜索范围和改进地图数据存储结构等方面提高Dijkstra 算法的执行效率。提出了时变系统动态综合权值的设置办法。结合交通视频监控场景的复杂特性,针对视频监控中所涉及的运动检测、目标提取及异常检测等若干关键技术进行了深入研究。改进了背景预测算法及实时更新的策略。综合目前多种运动检测算法并加以改进形成了适合于交通视频监控场景的运动检测算法。针对差分法提取的运动目标边缘不连通且有时出现断裂的情况提出了结合基于像素空间分布的去噪算法及基于霍夫变换原理的路面特征直线提取算法的运动目标提取算法。在提取运动目标速度和方向的前提下,依据异常状态判断法则检测交通异常事件的发生。提出了实时交通安全性分析系统的逻辑结构。在事件自动检测系统获取的车速、车距等信息的之后,依据车速限制条件、贝叶斯网络预测算法、驾驶行为特