我国高速公路发展迅猛的同时,交通事故及其隐患比例也在逐年增加。给高速公路的安全带来巨大威胁的因素主要有两个:恶劣天气以及交通异常事件。在我国大部分地区引起恶性交通事故的天气现象中,雾的影响最大,雾天不仅影响交通行车安全,同时也使得交通视频监控设备所获图像的对比度和颜色质量出现退化,影响图像的应用价值。车辆逆行与行人闯入也会给高速公路交通安全带来巨大隐患。本文研究重点主要有雾天视频图像清晰化处理、高速公路行人检测、车辆逆行检测。本文结合江苏省交通运输厅科研项目《基于三维立体视觉的高速公路交通异常智能识别方法及系统构成研究》,以NH高速公路K2090+700处设置的HD-SDI球形摄像机所拍摄的交通视频为数据源,充分利用已经建立的高速公路监控硬件系统,研究雾天条件下高速公路视频事件(行人、车辆逆行)检测技术。研究的主要内容如下:(1)研究雾天交通视频图像清晰化方法。通过分析不同天气下图像的R、G、B三通道及灰度直方图特性,结合图像对比度提出基于灰度直方图的雾天等级检测方法,实现雾天等级检测;在HSI彩色空间中采用基于限制对比度的直方图均衡化去雾方法对轻雾天图像进行清晰化处理,并对去雾结果进行评价,实验表明,该方法处理后的图像具有较好的视觉效果。(2)研究视频图像预处理过程中的相关技术与算法,包括彩色图像灰度化方法、图像滤波算法、图像边缘检测、阈值分割技术等,并对比不同算法的实验效果,确定适合实验数据的最佳处理算法。为避免图像处理过程中杂点干扰检测的准确性,提高运算处理速度,对视频图像进行检测区域"裁剪",获得相关交通事件检测的感兴趣区。(3)研究运动目标提取方法。对比分析了常用的目标检测算法的检测效果,利用多帧中值法提取背景图像;对帧间差分算法进行改进,提出基于三帧间差分与Prewitt边缘检测算子相结合的目标检测算法,能够准确的分离出运动目标;运用形态学滤波方式,根据噪声斑块面积除去图像中的噪声点;对提取的运动目标进行连通域标记处理,并提取运动目标属性特征。(4)研究行人与车辆逆行检测相关算法。根据行人的目标特征先验知识,结合目标长宽比、矩形度、复杂度确定行人目标。定义面积度相似函数、位移可靠性函数、属性相似性函数、直方图相似性函数,综合考察运动目标的特征相似函数,确定匹配车辆,运用目标车辆的位移方向是否与车流方向相同来判定车辆是否有逆行行为。实验表明,本文所用方法对行人与车辆逆行有很好的检测效果。