随着人员流动频率加快,以及汽车数量急剧增加等原因,交通管理面临着前所未有的压力和挑战。由于交通监测及数据分析中存在样本多、效率低等难点和问题,导致目前交通管理系统仍使用如人工识别或延时报警等复杂繁琐的方式来处理交通相关问题。与此同时,交通智能化也在进一步发展,通过采集交通监控视频流数据,对其中的人车目标进行实时监测,以甄别一些正在或可能发生的交通事件已经成为一种提升交通管理系统运行效率和准确率的策略。目前单目交通态势感知方案主要融合了包括目标检测与追踪、Re ID等多种技术,吸引了腾讯、海康威视等多家互联网及智能制造公司对其进行研究和开发。本研究工作整合了部分开源技术,在多任务融合场景下通过设计有针对性的神经网络架构对交通态势进行快速感知,并针对研究热点问题,包括视频流目标检测、交通场景小目标检测等,提出一些可行方案并进行验证。系统实现部分融合了交通视频流数据中的多种任务和用户需求,设计并实现了一个具有功能丰富,效率及准确率较高,易操作等特点的智能交通态势感知系统。本文描述的主要工作包括以下四个部分:第一,数据准备阶段,收集开源数据集及其他通用数据集,包括KITTI、BDD100K、MS COCO等,同时对数据进行格式统一、清洗及预处理并引入Nvidia DALI数据处理仓对数据准备阶段实现加速效果。第二,核心功能点实现阶段,通过设计多任务融合网络结构,整合包括YOLOX、Byte Track、PPYOLOE等多种针对不同问题的技术方案,实现了包括车（人）流量检测、车辆（行人）违规行为检测和车辆特殊态势检测等多种交通态势感知功能点。第三,复杂问题解决阶段,针对交通态势感知中的复杂问题,例如视频流特征辅助检测及画面远端小目标检测问题,提出可行性方案,通过完成相关实验对其进行验证,可以在一定程度上提高系统对复杂问题的解决能力。第四,系统实现及系统多样性拓展阶段,设计实现了一个基于Python封装的模型推理服务框架,将模型推理过程抽象封装并提供API接口,并实现了一个简单的前端模型以提供可视化功能。同时在系统中完成模型拓展任务,实现了部分模型的ONNX、Tensor RT等数据类型的转换工作。