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作为我国国民经济大动脉，高速公路总里程逾6万km，位居世界第二，10多年来的发展令世人瞩目，然而“高速”发展的背后，可靠、安全则需尤为重视。每年近10万人丧生于高速车轮之下，居世界第一，08年初的大雪灾令我国大幅面的高速交通瘫痪……如何追踪国际先进技术，利用监控视频识别处理手段，防患于未然，或减少事故，加快反应；提高智能化程度，有效提升路网调度，这已提到议事日程。在承担《基于图像处理技术的高速公路交通流异常情况预警系统研究》、《基于视觉传感网络的高速公路灾害天气及应急预警决策辅助综合系统》等近10余项省级课题中，有了一些可喜的收获，相关技术省级鉴定评价，“达国际先进水平”，形成“交通监视环境下的路况摄像机标定方法”等专利，成果应用覆盖面已近我省高速公路的1/5。
论文在交代了研究背景、目的、基础之后，扼要表述了高速公路网视觉分析“算法群”结构与内在关系，描述了算法的难度，诸如，摄像视角坐标模型与运动车辆的物理平面体系的参数解析；运动跟踪的实时响应；车辆间运动遮挡与阴影干扰；雨、雾、雪等灾害天气对亮度、对比度和清晰度影响等，解释了目前国际通用算法的不足。
文中分别阐述了兴趣域ROI获取、路况PTZ摄像机自动标定、LBP多模态纹理背景建模、基于恒定色彩变化量比例的阴影检测、基于无向二部图和自适应Kalman调整的车辆跟踪、基于聚类车型的交通流参数检测和无需人工标记的视频对比度路况能见度检测等算法模块具体内容，包括算法机理、架构及检测结果分析。
文中给出了“路网预警综合系统”的构建、设计、应用、效果，以及特定分析。其中包括对雾的能见度检测。
论文归纳了算法上创新，主要基于六点：
1)提出了一种适用于路况PTZ摄像机的自动标定算法：构建了一个全新的路况摄像机模型，世界坐标系和摄像机坐标系的偏移向量仅用一个参数表示；在此基础上，根据路面特征点在图像中的相对距离关系，实现了摄像机的“白盒”标定，便捷有效的计算摄像机内、外参数，进而计算路面点与摄像机的绝对距离和位置关系。
2)提出LBP纹理分析和多模态综合算法：在考虑像素的LBP空域纹理信息的同时，融入每个像素相关的纹理在时域的分布特性，借鉴时域多模态思想，对像素的纹理特性构建多个时域模态分布，提取前景和背景。
3)提出了一种基于恒定色彩变化量比例的阴影检测方法：研究了路面反射率随波长变化的特性以及色调变换的奇异性，指出HSV彩色不变量方法的局限性；提出了一种基于RGB三通道光强差比例的阴影检测算法，自适应逼近各检测点路面的反射特性，消除阴影对前景检测的干扰。
4)提出了基于无向二部图和自适应Kalman调整的车辆跟踪算法：通过寻找最小的代价函数值，建立全局优化的“区域-车辆”关系；结合卡尔曼滤波器进行位置预测，同时进行自适应轮廓调整，解决车辆遮挡和分离问题。
5)提出了基于聚类车型的交通流参数统计算法：考虑车辆自身高度对基于视频的交通流参数检测存有干扰，提出采用聚类法预先对车辆进行分类，采用车型的平均高度代替车辆的实际高度，并修正摄像机成像模型，排除车辆高度的影响，提升参数检测的精度。
6)提出了一种模拟视觉特性及无需人工标记物的能见度检测算法：采用LIP图像模型，模拟人眼视觉特性；结合图像ROI，剔除路侧干扰，确保所选像素的等高性；通过计算所选像素对比度，实时计算最远区域，结合摄像机标定参数，最终得到符合人眼特性的、稳定的能见度检测结果。