本文采用数码照像机作为前端成像系统,通过对所获取反射图像进行特征提取和分析,对高速公路表面气象状态信息进行监测和识别。针对基于机器视觉的路面状态识别的关键技术与方法,进行了深入研究,研制出摄像型路面状态传感器,为高速公路路面环境提供安全保障;为减少由于光源色温变化带来的光照变化对路面图像识别的影响,提出基于监督颜色恒常性的亮度调整方法,提高了图像的正确识别率;对颜色特征参数提取方法进行研究,并提出基于自适应BP网络的路面图像颜色特征识别方法,提高了路面图像的正确识别率;深入研究纹理特征参数提取方法,结合小波包变换和隐马尔可夫模型的优点,提出WPHMT路面状态识别方法,解决了路面状态难以建模的问题。通过从实际路面环境中获取的图像数据进行验证,证明了所提出算法的鲁棒性和可行性。应用本文所提出的WPHMT识别方法,可提高路面状态的正确识别率8.6%;引入颜色特征参数,采用自适应BP神经网络实现对路面状态的识别,并取得不低于前一种方法的正确识别率。