随着我国高速公路行业的蓬勃发展与建设，大量的早期公路逐渐步入人工维护年限。一般通过检测衡量高速公路的各种定量指标来反映其剩余工作年限与维修工作量，而路面裂缝指标是其重中之重。目前，我国仍然采用人工作业来检测分析路面裂缝情况，其效率极低、危险度极大，明显落后于国外现有水平。随着遥感摄像与人工智能技术的发展，国内外陆续开发出了采用非接触摄影测量的车载式裂缝自动快速检测系统，这种系统具有高速、高效、操作安全和不影响交通等优点，是最适合高速公路大规模裂缝检测的设备，但是由于实际路面裂缝检测的工作环境比较恶劣，如光照不均、材料颗粒间的随机噪声干扰、路面油污、胎痕及两旁树木阴影干扰等，加大了路面裂缝检测与识别的技术难度，使得此类系统存在测量精度低、工作效率低等问题。本文主要是对高速公路路面裂缝自动化检测与识别算法进行研究，针对应用需求，综合国内外的先进技术，提出一种适用于高速公路路面的裂缝检测算法。本文主要完成了以下工作：1、研究灰度图像预处理算法，分析实际路面裂缝图像，针对路面图像噪声干扰严重、裂缝细节模糊等问题，采用模糊多级中值滤波器增强路面裂缝抑制背景杂波。2、针对路面裂缝信息弱小、粗细不定等特点与实时性需求，提出一种基于加权融合特征的路面裂缝检测算法，能有效提取出裂缝信息。3、分析统计大量实际裂缝图像，对裂缝进行初步分类建模，获取定性定量指标。