智能交通系统( Intelligent Transportation System , 简称ITS)是信息全球化和社会化的产物,它通过运用先进的信息技术、数据通信技术、自动控制技术以及计算机技术, 建立起立体化、全方位的公路交通运输体系, 并被视为解决当今交通问题最有前途的手段之一。数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。它是根据人们的特定要求,从浩如烟海的数据中找出所需的信息来,供人们的特定需求使用。本文对实现于智能交通系统中的交通事故多发点段智能排查方法进行了研究与设计,提出了一个基于数据挖掘技术的排查方法。基于密度聚类分析的DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Application with Noise)方法可以有效的对空间中的点集合进行聚类。本文在前三章主要介绍了项目环境以及所要研究问题的定义和方法,后面的几章提出算法的逻辑思想以及设计实现,最后做了结果分析。本文提出了基于DBSCAN 方法的三种交通事故多发点段的排查模式。这三种模式相互配和既可以满足国家相关规定的要求又可以考虑到交通事故损失的严重程度。交通管理者利用本文设计实现的交通事故多发点段智能排查功能可以灵活调整排查标准,找到需要排查的交通事故黑点,大大节省了劳动时间。