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近年来，低能见度天气变得越来越常见，这大多是由雾霾造成的。在高速公路上，能见度较低时更容易造成交通事故。准确有效的能见度测量系统可以减少交通事故的发生率，提高高速公路的行车安全。然而，现有的能见度测量系统非常昂贵，并且无法实时地将能见度信息传递给驾驶人员。因此，本文提出了一种基于暗通道先验的高速公路实时能见度分析方法。该方法运用于车载摄像机上，因此成本非常低，同时，司机可以通过车载摄像机实时地获取能见度信息，这就可以从根源上确保行车安全性。 本文将雾霾图像的暗通道先验原理应用于能见度检测中，并且基于白天能见度检测原理对能见度进行研究。主要研究内容如下: (1)基于暗通道先验的能见度分析。主要通过暗通道先验原理获得大气透射率，用它来判断天气是否处于低能见度条件下。对于处于低能见度条件下的情况进行了进一步的能见度分析，即利用区域增长算法确定测量带宽区域，并根据带宽内大气透射率的梯度变化确定该带宽中的能见度测量线。 (2)基于高速公路车道线的车载摄像机实时标定。提出了一种改进的实时摄像机自动标定方法，该方法的标定目标是大气透射率图像中的高速公路车道线。最终根据标定结果及能见度检测基本原理检测出实时能见度信息。实验结果表明，本文所提出的高速公路能见度分析方法在实验仿真环境是确实可行的，可以有效地在能见度低的情况下对高速公路的能见度进行实时检测。