当前我国高速公路大规模基建时代基本结束,高效的管理和维护已经成为新时代发展的新需求。高速监控摄像机作为管理部门与高速公路联系的纽带,覆盖已经愈加密集,海量的监控数据资源同低下的利用率之间的矛盾也日益明显。本文主要实现高速监控系统的智能化,从全景监控和智能感知两个角度出发,为传统的高速监控摄像机赋能,增加单摄像机场景下的监控视角,实现摄像机和道路运行状态的智能感知,逐渐取代人工监控的方式,帮助高速管理部门改善道路运营能力。文章首先对于全景图像拼接算法进行了研究,针对于高速公路场景的特征,应用了一种非全局配准的方法,避免了非重合区域产生的误差因子,并降低了图像拼接的运算量。然后从算法原理、匹配效率、匹配精度、视觉效果几个评价标准出发,对于SIFT算法、SURF算法、ORB算法的性能进行比较分析,确定了适用于高速场景的最佳算法和参数。选取基准算法后,本文提出了一种场式扫描的概念:场景扫描和场景内容扫描。场景扫描是将摄像机旋转扫描道路区域然后拼接成全景图的过程,在此部分应用了一种基于中心图像的双向匹配多图像拼接规则,改善了图像失真和畸变的问题,提高了全景图像的质量。场景内容扫描则是对摄像机全景内容进行扫描搜索,本部分首先对摄像机状态识别,筛除了异常状态的图像,然后利用图像配准算法实现了目标车辆搜索、摄像机视角标定等工作,并通过数据测试验证了方案的可行性。最后,将人工智能算法部署到高速监控系统中,实现了高速监控摄像机对于高速公路运行状态的智能感知。基于卷积神经网络构建了Traffic Net模型,对交通拥堵状态进行自动识别,并根据实际部署性能,在此基础上提出了一种具有防倒转机制的多级深度集成模型算法,获取了一种兼具高准确率和低误判率的模型。通过实验结果分析,本文所搭建的高速公路全景感知系统达到预期目标,解决了当前高速监控系统的一些弊端,促进了高速的智能化运营,为科学高效的高速公路管理和服务提供了技术支撑。