路况实时监测系统是开放式干线公路交通信息化建设的首要任务，也是当前开放式干线公路交通信息服务和交通诱导等智能交通系统建设的基础。针对目前我国开放式干线公路交通状况特点以及实时路况监测系统建设的迫切需求，本文主要就开放式干线公路固定式车辆检测器最优布点、交通流数据有效性检验规则、缺失数据估计方法、系统框架设计四个关键技术展开具体研究。　　 论文首先研究提出了开放式固定式车辆检测器布点优化方法。基于可能的影响因素分析及影响程度的量化评估，研究确定了固定式车辆检测器布点的三个重要影响因素，即路段长度、路段限速、路段下游交叉口绿灯时间;在此基础上，以三个影响因素的不同取值范围分析为依据，将开放式干线公路固定式车辆检测器布点问题归结为十二种情景，提出了不同情境下的固定式车辆检测器最优布点位置，并对其敏感性进行了分析。此外，考虑到开放式干线公路服务区附近车辆进出对主线交通流可能造成的影响，论文还研究给出了服务区范围内的固定式车辆检测布点位置微调建议。　　 其次，论文研究构建了开放式干线公路固定式车辆检测器动态交通流数据有效性检验规则。以国道204江苏省南通段及北京市西二环固定式车辆检测器采集的断面交通流数据为基础，阐述了动态交通流数据预处理方法;以此为基础，从阈值法和交通流理论方法两个角度详细描述了动态交通流数据有效性检验规则的制定，提出了固定式车辆检测动态交通流数据有效性检验的十三条规则。数据有效性检验结果表明，最大最小速度阈值、相邻速度变化率、平均有效车长三条数据有效性检验规则可以检验出较多的错误或可疑交通流数据。　　 第三，论文研究提出了固定式车辆检测器动态交通流缺失数据估计方法。基于开放式干线公路连续交通流特点分析，构造了动态交通流缺失数据实时估计的时间序列模型，即ARIMA(0，1，1)模型;考虑到时间序列模型无法进行参数的实时调整这一特点，研究设计了基于卡尔曼滤波模型的ARIMA(0，1，1)模型参数实时估计方法及随机缺失与连续缺失两种情况下的开放式干线公路动态交通流缺失数据实时估计流程;模型性能评估研究结果表明，本文提出的ARIMA(0，1，1)模型能够准确地实时估计开放式干线公路固定式车辆检测器动态交通流缺失数据，其估计精度明显高于其它传统估计方法。　　 最后，论文研究设计了开放式干线公路交通状况实时监测系统框架。其一，基于动态交通数据处理基本流程，提出了开放式干线公路固定式车辆检测器检测断面、监测路段、监测路线三个监测对象在不同时间层级上的动态交通性能评价指标体系、指标估计方法及其主要用途。其二，从开放式干线公路交通状况实时监测系统平台建设的角度出发，提出了交通状况实时监测系统平台结构设计、综合数据流程及系统网络拓扑结构。　　 通过上述四个关键技术的研究，本文形成了以我国开放式干线公路交通流特点为理论支撑的开放式干线公路交通状况监测系统研发关键技术与应用技术体系，可以为开放式干线公路实时路况监测等相关智能交通系统的研究与开发提供必要的理论基础和实践指导。