路况摄像机视觉标定是实现交通信息智能监控的前提和基础，是当前主动交通视频监视技术的研究热点。为此，本论文以江苏省交通厅项目《基于图像处理技术的高速公路交通异常情况告警系统研究》为背景，主要研究了摄像机视觉标定技术，并给出了路况摄像机标定的工程实现方案，实现了系统中的标定模块。本文所涉及的工作和内容有： 1、建立一种改进的可变焦云台摄像机成像模型。建模过程中，全面考虑了摄像机的成像畸变，提出了利用统计显著性检验、相关系数检验来选择畸变模型，删除了路况成像模型中非显著性、强相关性畸变系数，逼近路况摄像机的实际成像模型。 2、提出一种摄像机高精度多级标定算法。根据同一视点下，不同标称焦距下图像光流特性，建立基于摄像机主点的优化模型，标定摄像机主点及实际变焦倍数；选择单帧图像上两组相交平行线为标定目标，利用标定直线间平行关系及平行线间隔作为约束条件，建立包含有效焦距及摄像机空间位置参数在内的约束方程，求解视觉模型内、外部参数；利用全视场角点标定摄像机一阶畸变系数。该算法充分考虑了相机主点变化及镜头径向畸变带来的影响，满足高精度摄像机标定的要求；采用了多级标定方法，分解摄像机内部参数为固定参数、可变参数，简化标定流程；标定过程中，无需复杂的特征匹配，提高算法鲁棒性。 3、分析并改进了zhang的平面模板两步标定算法。先用图像中心附近点求解理想透视模型，准确地估计初值，然后再用全视场标定点进行优化计算求精实际成像模型。与传统两步法比较，该算法更符合路况摄像机视觉模型。 4、针对算法的工程化实现，实现了基于图像锐化及图像直方图均衡等图像压缩算法，提高了主点预测精度、处理收敛速度；提出了基于Hough变换和灰度变换的角点定位算法，实现了图像特征点的精确检测。实验证明多级标定算法大大提高了路况摄像机的标定精度，满足高速公路监视系统的功能需求。