目前机动车排气污染监管办法主要有定期环检、道路抽检等方式,如何对城市道路中行驶的机动车进行黑烟监控具有重大的现实意义。为了在不影响交通的情况下,实现对行驶车辆的尾气黑烟检测,本文提出了一种基于监控视频和激光遥测的机动车黑烟监测系统。此系统主要包含两种关键技术,分别是基于监控视频的机动车黑烟识别技术和基于激光遥测的烟羽不透光度测量技术。本文完成主要工作如下:提出一种八通道烟羽不透光度测量方法,该方法基于朗伯-比尔定律,使用国标560nm的绿色激光作为光源,采用一分八光纤分束器得到八束平行测量光,增强了系统的稳定性和可靠性。使用标准滤光片对系统进行标定,利用最小二乘拟合法对实验数据进行拟合,得到了不透光烟度和探测器电压的函数关系。最后对系统进行了准确性和稳定性测试,表明系统误差不超过2%,验证了该方法的可行性。提出了一种基于双流卷积神经网络的机动车黑烟识别模型。首先使用Vi Be算法在监控视频中检测出运动的车辆目标,对车辆目标使用霍夫直线检测来获取候选黑烟区域,避免了复杂的道路环境和车辆车体对黑烟识别的影响。然后采用光流算法计算出候选黑烟区域的光流图,充分利用黑烟的动态特征和静态特征,将候选黑烟区域图片和对应的光流图输入到双流卷积神经网络中进行黑烟识别。实验结果表明,文章提出的黑烟检测模型的识别率为93.7%,为行驶中的机动车黑烟监控提供了一种有效方案。