近些年来，由于高速公路快速、便利的特性，因而汽车数量也随之快速增加，但同时也伴随着交通事件的频繁发生，给旅客的生命安全和财产的损伤日益加剧。所以，设计一种实时、快速、直观的交通事件检测系统已成为目前的重要任务。基于视频的技术和基于感应线圈的检测技术都具有各自的优缺点。并且，它们之间存在互补性，若将这两种检测技术进行结合，就可以满足交通事件自动检测中快速、准确、稳定要求。本文针对这两种检测器的特点，设计了一种视频技术与感应线圈技术结合的高速公路交通事件检测系统，推动了高速公路安全、高效的管理目标的实现。本文首先设计了一种改进的自适应背景模型，利用背景差分方法分割出车辆目标，并对目标进行形态学滤波处理，提取运动车辆目标矩形区域，利用基于Camshift的跟踪算法实现对运动车辆目标的准确跟踪，然后设计判断违章车辆存在及判断拥堵事件的算法。最后将两种检测器所采集的数据进行融合，利用小波神经网络算法对该路段交通流进行预测，从而验证其准确性。对比采用单一的传感器进行交通事件的检测，本文所设计的结合视频与感应线圈技术的高速公路交通事件自动检测系统具有实用性、快速性的优势，而且感应线圈交通检测器的布设、数据采集周期设置也更合理。