近年来，随着高速公路网络的逐步形成,交通需求进一步增加,交通管理也逐步走向智能化。在高速公路监控系统管理中,交通事件的自动检测是目前最据代表性的智能化管理手段。交通事件检测的服务对象群,主要包括：道路使用者和交通管理者,交通管理者又包括：监控中心的值班人员和交通管理决策者。通过对交通管理实际工作的研究，我们发现,不同的应用对是检测的要求,是不尽相同的。另一方面,每类检测技术都包括多种具体的方法。这些不同种类的交通拥挤判别方法同时使用时,必然都会在同一时段对目标路段给出拥挤判别的结果，如果这些结果是一致的，为交通管理者和交通参与者提供的决策依据是比较可靠的。但是，如果结果不一致，则为交通管理者和交通参与者提供的决策依据必然存在不确定性。 本文根据交通事件自动判别的理论，结合多年来的实践经验，对“事件自动判别”事件自动判别在实际应用中的问题予以研究讨论，提出了针对不同需求的“面向多用户需求的事件报警体系”，以及在这种报警体系下的，“以分析角度为线索”的数据融合算法，试图将“事件自动判别”更好地应用于监控系统管理中。本文将就事件检测的持续性检验，面向多用户需求的事件报警体系，以及基于数据融合的事件检测算法，这三方面予以讨论。在持续性检验的研究中，提出了持续性检验函数的构造方法。在面向多用户需求的事件报警体系中，给出了实用的多级报警体系。在基于数据融合的事件检测算法中，全面介绍数据融合算法的理论基础，数据融合的内容，数据融合的规则以及检测报警的输出。