随着我国高速公路的不断建设发展,车辆在高速公路上的行驶安全问题也逐渐受到重视,在弯道路段的行驶安全性更是被关注的重点。弯道路段因为线形复杂,车辆高速通过时容易出现事故,且事故引发的后果相比直线路段更为严重。在弯道路段事故中,侧翻事故造成的后果尤为严重,因此针对高速公路弯道路段的车辆安全预警具有重要的意义。本文首先回顾了现有各种车辆预警系统的不足,提出了基于车路协同的高速公路弯道危险预警系统,实时地对不同的环境下不同类型的车辆进行安全预警。系统由数据采集模块、计算模块和预警反馈模块三部分做成。数据采集模块采集车辆、道路、环境的各种信息,并将之传输到计算模块;数据处理计算模块计算目标车辆行驶安全度,并根据预警策略进行预警判定;预警反馈模块向驾驶员反馈预警提示信息。为了实现识别车辆类型这一功能,本文提出了基于Hu矩特征的车型识别方法,通过视频图像处理技术,采用了背景差分的方法消除环境因素的干扰,提取了车辆区域,再以Hu不变矩作为特征值,进行车辆类型识别。之后,使用Visual Studio 2010和Open CV2.4.9开发了车型识别测试环境对车型识别算法进行验证。然后,提出了基于车路耦合的安全预警模型,包括安全度预测模型和安全预警策略。分析了车辆在路面上的侧翻、侧滑临界状态,提出了车辆行驶安全度的计算方法,并对天气环境、路面附着系数、车辆轮距、质心高度等行驶安全度计算参数进行了研究,提出了各个参数的系统应用参考值。在此基础上,提出了系统的安全预警策略,对目标车辆进行分级预警。最后,对本文提出的系统进行了测试和验证。使用车型识别测试软件对192辆试验车辆进行了识别,结果显示测试软件的正确识别率达到90%左右。使用Carsim和Trucksim进行仿真实验,将仿真结果与预警系统的计算结果进行比较分析,结果表明预警系统针对不同类型车辆、不同环境状况进行预警是可行的。