我国是一个交通事故频繁发生的国家，为了减少和预防交通事故的发生，对道路交通的实时检测、实时监控越来越受到人们的重视，因此智能交通系统的研究成为了热点。它通过对道路上的车辆、行人等实时情况进行分析、控制和处理，从而有效的控制交通流量，对发生的交通事故实时监控，及时处理。基于视频的交通事件检测系统是现代智能交通系统的关键部分。该系统通过对摄像机实时采集的道路图像信息的分析和判别，及时对交通事故进行判别和疏导，保证道路交通的安全有序运行。本文以高速公路实际拍摄的交通视频作为研究对象，研究了国内外相关学术成果的基础上，对比了三种常用的运动目标检测方法：帧差法、光流法和背景差法优缺点，并通过实验探讨了三种检测方法使用条件，确立了采用背景差法作为车辆、行人等运动目标的检测方法。介绍了中值法、均值法、混合高斯模型算法建立图像背景的原理及背景建立的过程，并利用均值法建立了拥堵、停车事件的图像背景，利用混合高斯模型法建立了行人事件的背景模型。设计了一个基于视频的交通事件检测系统，通过对高速公路上行人、车辆等对象特征进行提取、实时分析，达到对拥堵事件、停车事件、行人事件的自动检测。本文采用Visual C++6.0开发环境对交通事件检测算法进行软件仿真，通过对高速公路采集视频的测试，可以证明，该算法行之有效，且取得了较好的结果。