基于视频的卡口事件检测功能是一种对事件进行直接检测的方式。主要是通过卡口的前端视频采集设备获取视频图像，通过视频和图像处理的方法完成对目标的跟踪、识别及事件检测，是一种融合视频图像处理、模式识别及数据通信等多项技术为一体的计算机视频检测技术。这种方法相较于间接检测方法(即交通流模型推断法)而言，拥有可以对车辆跟踪、分类，检测率高，误报率低等优势，交通事件处理系统还可以实时获取直观现场状况并在满足条件的情况下为非现场执法提供证据。
视频事件检测系统通常包括车辆检测、车辆跟踪、事件提取等功能模块。首先由摄像头拍摄得到实时交通场景的视频序列图像, 然后对序列图像进行车辆检测，根据一定的图像处理方法和准则判断车辆的位置。检测出车辆后,可在跟踪模块对车辆进行跟踪。由检测和跟踪的结果可以分析提取出交通事件信息和交通流量参数等。基本工作流程如图所示。
交通场景中车辆对象的实时检测与跟踪是基于视频的交通监测系统中最重要也是最基本的步骤, 是视频检测法的核心。检测与跟踪的正确与否直接关系到事件检测的正确性。针对视频图像传感器所得到的交通序列图像, 人们提出了许多视频图像处理和分析方法。
视频车辆检测技术主要有： 基于车辆分割的方法、背景差法、阈值法、检测线法(虚拟线圈法)、 基于模型的方法等。
视频目标跟踪技术一般遵循以下基本原则, 即用空间距离判断两相邻帧中的车辆是否为同一辆车(在判决时还可以辅助其它信息手段), 进而完成时域上车辆的跟踪。跟踪方法大致有以下四类：基于模型的方法、基于区域的方法、基于动态轮廓的方法、基于特征的方法等。
上述方法中，运动目标模型法采用模型匹配的方法来进行运动物体的提取和跟踪，对消除运动目标阴影、场景光斑等环境因素的影响有较好的效果(如图)。
在完成车辆检测和车辆跟踪以后，可以通过在道路区域划定检测线或检测区域的方法，判断车辆跟踪的轨迹通过这些检测线或检测区域的过程，即可判断出各种交通事件(图4~图7)。如果在监控场景允许的情况下，还可将事件检测结果和车牌识别结果进行有效关联，可以起到非现场执法的作用。
高速公路全封闭，禁止非机动车和行人上高速公路，但在一些高速公路通过农村的地方，因管理不严，沿途居民安全意识淡薄，经常可见行人翻越防护栏而横穿公路或违章上路行走。这些因素对高速公路安全行车构成了严重威胁，而且这些无防护的交通参与者相对于机动车来说都是弱势交通群体，在交通事故中最容易形成重伤或死亡的重特大交通事故。卡口系统对高速公路上行人出现的检测也十分重要(如图)。
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