高速公路的发展在促进物流和客流增长、缩短出行时间、提高工作效率的同时,也带来了交通阻塞、重特大事故频发、交通环境恶化等问题,这些问题的产生归根结底是由于交通事件造成的。本文就是在这个背景下,指出了构建高速公路交通事件管理系统是解决问题的有效手段。系统分析了国内外高速公路交通事件管理系统的研究和应用现状。事件检测是事件管理过程的核心和关键,本文对高速公路交通事件检测算法进行了研究,首先介绍了高速公路交通事件检测算法的发展,着重介绍了神经网络技术在交通事件检测算法中的应用,并在总结国内基于神经网络事件检测算法的基础上,提出基于LVQ网络模型和信息融合的交通事件检测新算法,将主线检测器得到的信息和收费站处得到的信息进行融合来判断交通事件的发生。将LVQ神经网络作为分类器进行交通事件自动检测,LVQ网络结构简单,但却表现出比BP神经网络更强的有效性和鲁棒性。为进行一步提高神经网络的泛化能力,采用改进的Boosting算法,进行网络集成。利用训练数据对LVQ神经网络模型进行训练后,利用测试数据对模型的检测效果进行验证。实验表明：该算法具有更高的检测率、更低的误报率,可以明显改善检测效果。该算法适合我国的实际情况,具有很好的发展前景。