为了及时检测出道路上发生的各类交通事件,降低由于交通事件所带来的人员伤亡和财产损失,避免类似事件的再次发生,为各职能部门执法提供科学依据,所以,建立交通事件检测系统是非常必要的。而交通事件检测算法又是交通事件检测系统的核心部分,它的发展至关重要。本文先介绍了国内外交通事件自动检测算法的研究现状,然后对经典事件检测算法进行了概述,并通过算法评价指标对其进行了性能评价。在此基础上,综合考虑了我国及四川省公路的现状,提出了一种适于我国公路的基于图像检测的交通事件检测算法。该算法设计思想是以图像预处理为基础,以运动车辆的检测和跟踪算法为重点。运动目标的检测方面,提出了一种新的思路,即把对称差分法和背景差分法结合起来共同检测场景内的运动目标。运动车辆跟踪方面,是将卡尔曼滤波和模板匹配法结合在一起实现目标的跟踪。本论文的另一个研究方面是智能检测系统软件的设计,通过对监控图像的分析处理,实现多车辆轨迹跟踪、车辆禁行、禁停区域违规,车辆逆行违规等多种用户可以自主设定的功能。实验方面,本文对图像预处理的四个方面进行了Matlab仿真,对提出的新的检测和跟踪算法列出了实验结果,并对结果作出了分析说明。本文中涉及到的研究思路可以说是交通事件自动检测方法的一种探索,对今后的交通事件自动检测具有一定的参考意义。