高效的应急处置系统是高速公路管理的重要组成,其中实时精准交通状态感知是应急处置能力提升的关键因素。论文从实时交通状态精准感知与应急处置关键技术出发,针对视觉感知抗环境干扰性差、目标检测算法准确性不足以及应急资源调度策略中实时交通信息考虑较少等问题,重点围绕复杂天气下高速公路图像增强、融合视觉图像与雷达点云的车辆目标检测、低错误率车辆跟踪与位姿计算、考虑交通流演变的应急处置策略等关键技术展开研究,主要创新成果包括:（1）提出了一种复杂天气环境下高速公路图像增强算法。针对复杂天气环境（雨雾天气、光照干扰、夜晚环境等）易导致高速公路图像数据分辨率较低、细节模糊等问题,论文结合注意力机制与多尺度融合方法改进生成对抗网络,在提高图像高频区域信息关注度同时有效实现降噪。实验结果表明,与主流图像增强算法相比,以PSNR和SSIM为衡量指标,论文算法在去雨方面提升23.3%和12.03%,去雾方面提升29.07%和12.21%,夜晚增强方面提升23.38%和19.11%。论文图像增强算法具有良好的去噪效果,为基于图像的交通状态感知提供基础保障。（2）提出了一种基于雷视融合的高速公路车辆目标检测算法。针对图像数据检测算法准确性不足、激光雷达点云数据非结构化造成检测算法时间复杂度高等问题,论文基于Transfomer结构改进YOLOv5算法,旨在提高图像数据目标检测准确性;提出基于体素柱形与锚点过滤策略的三维目标检测算法,用于优化点云数据的目标检测效率;在此基础上,采用匈牙利算法完成图像与点云数据决策级信息融合。实验结果表明,在KITTI数据集上,论文改进的YOLOv5算法二维图像目标检测精度均值达到93.33%;基于体素柱形的三维车辆目标检测算法相比Voxel Net、SECOND与Point Pillars等基准算法,平均准确率分别提升13.73%、2.71%与1.21%。在自建高速公路数据集上,论文提出的雷视融合算法相比基于图像或点云数据的单模态算法,检测精度分别提升16.72%、12.65%,表明决策级信息融合有效提高了车辆目标检测算法准确性与适应性,为车辆状态感知提供可行性保障。（3）提出了一种基于LSTM-Deep Sort的高速公路车辆状态感知算法。针对传统Deep Sort因车辆高速行驶导致的预测误差大、目标跳变率高等问题,论文融合车辆移动时序性因素,以雷视融合的车辆目标检测算法为检测器,采用LSTM算法优化Deep Sort中滤波模块,实现车辆跟踪任务中的目标框位置预测,进而根据VWL自标定算法完成车辆位姿计算。实验结果表明,相较于传统Deep Sort算法,论文算法的多目标跟踪准确率MOTA提升了2.7%,多目标跟踪精确率MOTP增加了2.3%,车速估计结果的平均误差百分比为4.22%,位置估计的平均误差百分比为7.84%,车辆状态感知精度在90%以上。论文状态感知算法实现车辆精确跟踪同时优化了车辆位姿计算,为考虑交通流演变的应急处置策略提供数据保障。（4）设计了一种考虑交通流演变的高速公路应急处置策略。针对应急处置过程中交通状态预测准确性不足,应急调度与安全通信保障策略等问题,论文以LSTM-Deep Sort车辆状态感知结果为输入,结合BRICH聚类与T-GCN算法修正交通状态分级指标并完成短时交通流预测,分别提出考虑交通拥堵状态的应急处置调度策略与一种基于Co MP-JT的应急处置安全通信策略。实验结果表明,在Pe MS04和Pe MS08数据集上,论文算法的交通流状态预测平均准确率达到了91.34%;所提出的资源调度策略在保证每个事故点都能够得到救助的前提下,实现了应急资源送达事故地点运输时间最少的目标;所提出的应急处置安全通信策略与传统方案相比,在满足预期安全目标的前提下,能够降低计算复杂度,减少约26.4%的通信时延和50%的目标基站的传输负载。论文提出的应急处置策略从资源协同调度、安全通信两方面有效解决了应急处置需求,为高速公路应急处置提供技术保障。基于上述研究成果,论文构建了高速公路交通状态实时精准感知及应急处置信息系统体系架构,有效提高了高速公路交通状态感知与应急处置能力,为高速公路安全、可靠、高效运行提供了一定的技术支撑。