随着城市化的迅猛发展和汽车的普及,交通堵塞和交通事故频发,交通问题日益严重.在此背景下,以电子技术,通信技术和图像处理技术为核心技术的智能交通系统(ITS)应运而生.作为ITS重要组成部分的电子警察系统,可以规范逆行、冲红灯、非法变线、超速等违章驾驶行为.基于数字图像处理技术的交通事件的视频检测方法,由于其安装方便、检测范围广、数字化和网络化管理、维护容易等特点,比较其它检测方法,具有明显优势.本文将着重进行基于数字图像处理的违章交通事件的检测算法的研究.本文主要研究了两类交通事件的图像检测算法,即车辆违章逆行的图像检测算法和车辆违章冲红灯的图像检测算法.本文中的算法在交通场景的视频图像上的目标区域设置探测器,在探测器中计算图像灰度及其变化并实现对交通事件的自动检测与识别,应用了图像对比、帧数统计、帧计数和边缘检测等方法.逆行算法对逆行车辆在探测器中的运动过程进行特征分析,基于图像对比的基本方法,应用帧数统计、帧计数和边缘检测,对车辆在探测器中的运动过程进行检测和识别.在图像中的每个车道上设置探测器,并对每个探测器分配一个ID,依此判断和确定那个车道上的车辆违章逆行.对探测器进行首尾标定,通过对车辆在探测器中的相对运动方向来判别是否违章逆行.冲红灯算法主要针对信号灯和车辆进行识别.此算法设置两类探测器,一类用于识别信号灯,一类用于识别车辆.信号灯在亮灭的不同状态下,其灰度值差异较大,对信号灯中心点及其邻域进行阈值分割,以此判断是否处在红灯状态下.对车辆进行判别时,利用了交通路口白线、灰色路面和车辆的灰度层次关系,使探测器中不同检测线的检测为或的关系,提高了检测精度;由于行人也会引起探测器中的灰度值的变化,根据车辆和行人在探测器中的不同运动特征,从而将行人与车辆区别开来.通过对红灯亮灭状态的识别和车辆运动的识别,根据交通规则,判断车辆是否违章冲红灯.车辆违章逆行的图像检测算法和车辆违章冲红灯的图像检测算法都通过了试验验证,取得了较好的效果.