近年来，随着计算机数据处理能力的不断提高、图像处理及模式识别技术的快速发展，基于视频的交通信息检测技术成为交通智能化领域研究的热点问题，受到国内外学者的广泛关注。本文以实际工程应用为目的，设计了基于目标运动轨迹的交通状况及异常交通事件检测方法。获得良好的目标运动轨迹是交通状况及异常交通事件检测的前提条件，本文采用基于特征点的跟踪方法获得目标的运动轨迹，利用帧间差分法进行运动目标检测，再选取车辆上的角点作为特征点，并对其进行匹配与跟踪，最终获得运动目标的跟踪轨迹，运动轨迹中包含了丰富的车辆运动信息，如车辆运动速度以及运动方向等。在获得目标运动轨迹的基础上，首先，本文设计了面向固定摄像机的道路交通状况及异常交通事件检测算法：通过分析轨迹瞬时速度变化趋势判断车辆是否发生超高速、超低速行驶以及违章停车事件；通过比较轨迹运动方向与规定车道正确行驶方向来判断车辆是否发生违章逆行事件；通过轨迹运动方向与固定车道线的夹角来判断车辆是否发生违章变道事件；以道路统计平均速度为转换条件，实现道路交通状况的实时检测。其次，初步设计了面向云台摄像机的异常交通事件检测算法：根据大量的目标运动轨迹形成正常道路交通模式，并将其作为判断依据，实现各类异常交通事件的实时检测。本文所设计的检测算法在城市道路、高速公路和隧道等场景中，以及白天、夜晚、阴雨、有雾和摄像机抖动的情况下进行了大量的实际测试，测试结果表明，本文所设计的算法在大多数情况下均能够实现交通状况及异常交通事件的实时检测，系统工作稳定性好，事件检测率高，可以满足各类异常交通事件的实时准确检测，具有十分重要的研究意义。