为了较好地对视频中交通事件进行语义理解，减少底层特征与高层事件间的语义鸿沟，提出一种具有通用性的交通事件识别框架.首先，把事件分为单车行为、人车交互行为与车车交互行为；然后，根据语义层次，按基本语义单元、基础语义事件和高级语义事件的顺序对交通事件进行识别，并根据逻辑化的自然约束语言(NCL)的规则，给出了交通事件的语义表达形式，通过对高级语义事件建立隐马尔可夫模型(HMM)得到事件的高级语义，在一定程度上跨越了语义鸿沟；最后，通过实验验证了提出的方法.