射频识别(Radio Frequency IDentification)技术是一种高效的数据采集和识别技术，被广泛应用于城市车辆身份识别。在智能交通领域，利用RFID技术实现了车辆身份识别和实时交通数据采集。为了充分利用这些数据，迫切需要研发交通运输海量信息的处理、分析和管理技术与模型，为交通对象、交通工具、交通基础设施的智能化互动，以及交通系统智能决策提供理论和技术，以实现交通系统功能的自动化和运行的最优化。　　本文分析了智能交通中RFID数据特性以及对RFID数据实时处理的需求，提出了智能交通RFID实时中间件架构。本文提出的架构实现了智能交通RFID数据的汇集，为上层各种应用提供了统一的数据访问点，避免了业务应用和数据采集设备之间的多对多管理，有助于智能交通RFID系统的快速开发，提高了系统的可扩展性。　　本文深入分析研究了已有的规则引擎技术，设计了用于检测RFID交通事件的规则引擎，给出了定义事件规则的语法，详细描述了推理引擎模块结构和数据结构的设计，以及规则加载过程。设计的规则引擎实现了对业务应用指定事件的实时检测，能为智能交通用户提供有效的实时事件信息，保证用户能对指定事件进行及时响应，有助于提高交通运输系统的运行效率，提高交通系统的智能化水平。　　本文针对智能交通系统中常见交通事件检测需求，给出了拥堵、违规行驶、套牌、超速等事件的规则定义，并以规则文件形式实现了常见交通事件模型。同时，依据RFID技术数据采集特点，设计了具体的拥堵程度检测算法。　　最后，本文利用深圳大运会RFID数据，验证了本文提出的智能交通RFID中间件原型系统和交通事件规则定义的合理性和可行性。