我国高速公路路网规模和布局不断完善,极大地方便了人们的出行,但由于高速公路流量大、车速快、大车比例高、存在异常驾驶行为等原因,也使得高速公路交通事故的严重程度远远高于普通道路。因此,对车辆进行检测跟踪,及时监测车辆状态,对于保证高速公路运行安全和运营效率具有重要意义。高速公路主要路段全程监控设备的布设及计算机视觉技术日新月异的发展,为处理监控视频图像提供了数据基础和技术支撑。本文以高速公路监控视频图像为对象,展开基于深度学习算法的车辆检测跟踪及行为识别研究,主要研究内容如下:（1）构建了基于高速公路监控视频的车辆图像样本库。首先,依据车辆外观特征将车辆分为3类:Car（小客车、商务车、小面包车等）、Bus（大巴车、中巴车等）、Truck（货车、卡车、拖车等）,提出半自动标注方法,完成58358个车辆目标的矩形框标注,并按照各类车辆数量合理划分数据集,保证训练集、验证集和测试集各类别数量分布的一致性,完成车辆检测数据集制作;然后,选择Ve Ri776车辆重识别数据集,用于提升跟踪算法对于车辆外观特征的辨别能力;接着,制作总计13080帧的高速公路多个角度跟踪评估数据集,用于评估实际的跟踪效果。（2）构建了基于YOLOv5网络的车辆检测优化模型。首先,针对网络结构优化,设计了一种更高效的CG3瓶颈结构,同时增加了检测头部的P2尺度层;然后,引入ECA注意力机制,提高检测模型对于重点特征的提取能力;接着,针对数据集中车辆类别数量不均衡的问题,提出一种Class-Weighted Mosaic数据增强方法。经过上述优化手段,车辆检测模型在测试集m AP50指标和m AP50:95指标分别由0.928和0.7提升到了0.963和0.76。（3）建立了基于Deep Sort算法的多车跟踪优化模型。首先,针对Deep Sort中外观特征提取网络对车辆特征辨别能力差的问题,提出使用Resnet18替换原有网络,并引入三元组损失约束网络输出特征,将外观特征提取网络在车辆重识别Ve Ri776数据集的m AP和m INP分别提高到0.729、0.327;然后,针对高速公路车辆跟踪场景,调整匹配算法参数,提升多车跟踪模型的运行速度和跟踪稳定性。（4）设计开发了基于高速公路监控视频的车辆轨迹跟踪及车辆行为识别系统。首先,提出道路参数获取及车辆停止、逆行、违章变道行为识别的方法;然后设计开发系统界面及后台处理模块,该系统可实现以平均25fps的速度实时自动检测跟踪车辆,同时统计当前画面的车辆数和平均速度,检测车辆行为并记录事件发生帧数和车辆ID;最后,利用新元高速监控视频进行测试,验证系统的跟踪效果和实时性。