高速公路是城市快速交通的主干线,已成为经济发展的脊梁。高速公路路面状态的安全级别受自然因素影响较大,比如降雨、大雾、降雪与融雪等都将影响高速公路的运营状况。本文以高速公路智能化视频监控系统开发为背景,研究高速公路监控视频中运动目标识别、运动车辆跟踪和道路雨雪状态检测技术,并在基础上完成了应用系统设计和功能模块开发。本文主要工作包括:1)提出了一种新的目标阴影消除方法。为了准确检测运动车辆目标,需要首先进行运动阴影消除。针对传统HSV颜色空间下阴影消除方法的不足,本文提出了一种HSV颜色空间下结合图像区域信息的阴影消除方法。使用该方法可以避免因车辆目标内部颜色特征与阴影区域接近而被误当作阴影,降低目标的误检率。2)提出了一种多目标遮挡状态下的目标跟踪策略。对多车辆目标跟踪问题,本文采用基于目标几何特征结合Kalman预测器的目标跟踪方法,针对多目标出现遮挡的情况,提出了一种以质心跟踪为主,面积信息为辅,根据预测目标与实际目标的个数分组讨论的跟踪策略。3)针对雨雪天气情况下公路路面状态检测预警问题,采用朴素贝叶斯分类器对道路状态进行分类。首先,提取出图像中道路的区域;然后提取道路图像的熵、能量、对比度、平均亮度和平均饱和度等参数作为特征,使用朴素贝叶斯分类器对道路区域状态分类,并对湿滑、积雪较多的道路进行告警。4)设计了高速公路智能视频监控系统。系统可以完成交通视频中路面背景提取、运动车辆检测与跟踪、车辆信息统计、道路雨雪状态检测等功能,并且可以对异常交通情况和恶劣道路状态进行告警处理。