随着社会经济的快速发展,智能交通系统越来越引起人们的重视。交通事件检测系统作为智能交通系统的重要组成部分,更起着举足轻重的作用,它可以迅速检测和处理道路上发生的交通事件,减少由于交通事件所带来的人员伤亡、财产损失等影响,避免二次事件的发生,节约能源,减少污染。交通事件检测算法作为交通事件检测系统的核心内容,它的发展对人们的日常生活,社会的进步,经济的发展起着重要的作用。本文依托国家863高技术研究发展计划项目《基于多信源融合的城市交叉路口交通事件自动检测技术》(2007AA112224)子课题“基于视频的交叉路口交通事件自动检测技术研究”。抓住交通流的特征,从交通事件检测的根本要求出发,对交通事件检测中涉及的技术和理论进行了较深入的研究,并结合实际,对若干应用问题进行了有益的探索。本文回顾了交通事件的分类方法,并对各种交通参数采集技术进行了比较和讨论,综述了各种AID算法的研究历史与现状。针对交叉口这个特殊的交通场景,分析其交通流特征,根据车辆所遵循的行驶规则以及发生交通事件后的影响,提出了一种分析交叉口终端车辆停车原因的交通事件检测算法。同时,借鉴高速公路基于视频的交通事件检测经验,设计了基于视频的交叉口交通事件检测系统,完成了系统中的部分功能,并对其他功能模块进行了简单的介绍。在车辆检测和车辆跟踪的基础上,找出了合适的基于视频的交通参数提取方法,为交通事件检测算法储备足够的数据。在掌握支持向量机的理论基础上,设计了基于SVM的交通事件检测算法,并采用I-880数据库的实测数据进行了实验。实验中还分析了SVM超参数对分类结果的影响。结果表明,在选取适当的参数后,SVM-AID算法对不同路段的交通事件的检测率高,平均检测时间可以满足实用要求。最后,论文对所做的工作进行了总结,分析了论文所取得的进展及成果,并根据研究中发现的问题,指出下一步的研究方向与计划。