随着信息化技术在道路交通领域的广泛应用,以数据挖掘技术为核心的道路车辆监控管理和辅助决策已经成为现代智能交通的重要发展方向之一。数据挖掘可以很好地解决道路交通领域中信息海量但缺乏深入研究的问题,然而,我国目前对于数据挖掘技术及其在车辆监控系统中的应用研究还处于起步阶段。基于以上背景,本文讨论了数据挖掘技术和其中的聚类分析技术,包括五种常用聚类分析技术的定义、基本思想和主要算法步骤；根据数据挖掘技术的应用场景,提出了车辆监控系统的总体设计方案,包括系统的技术指标、总体架构和技术路线；分析了车辆监控系统数据的特点,完成了车辆数据的预处理过程；将数据挖掘技术与车辆应用系统的场景相结合,提出了一种具有噪声的基于密度聚类算法的优化方法,该方法具有聚类速度快、抗噪性能良好以及可以发现任意形状的空间聚类的优点,并将改进后的聚类算法应用于车辆监控系统之中,实现了车辆监控系统中超速多发路段的发现和重点车辆信息监控的功能；本文最后展示了车辆监控系统的相关界面,分析了超速多发路段的聚类分析和重点车辆信息监控的结果。实验结果表明,改进后的聚类算法应用于车辆监控系统之中,能够有效地实现车辆监控系统中发现超速多发路段和监控重点车辆信息的功能,并显著提升了发现超速多发路段的准确性,从而为道路交通监管机构的决策提供了有力的支持。