随着汽车保有量快速增长,城市道路的交通安全形势日趋严重,人们对于交通安全问题也越来越关注。其中精细快速的交通拥堵判断与交通安全息息相关。一方面超过一定程度的拥堵容易引发事故,另一方面,由于交通事故引起的异常拥堵如果不快速发现及时进行处理,会引发二次事故。传统的交通状态判别依靠线圈、雷达等各类车辆检测器,只能获取道路断面的流量和点速度,不能获取车辆的来源与去向,也无法获取车辆的行程时间以及信号灯的延误等信息。随着电子警察、卡口、GPS、电子车牌等技术的普及应用,可以精确的识别城市中车辆身份并获取车辆在城市中的运行轨迹。轨迹数据的时空多维特性为精细化判断交通状态,尤其是事故等偶发状态,提供了更多的数据支持。本文以苏州工业园区107个交叉口的电子警察设备获取的车牌数据为基础,提出使用基于编辑距离算法的车牌模糊匹配处理方法来增加车牌匹配率,从而提高车牌数据的利用率。并利用车辆匹配数据对路段、交叉口及整个路网的交通状态进行判别,分析宏观基本图在真实路网中的存在性。归纳出一天中路网状态的一般性规律,最后对当前路网是否存在偶发性拥堵情况进行判别。