利用高速公路分布式视频监控系统自动获取以道路为基准的车辆目标时空运动信息,构建大范围道路区域内车辆运动轨迹的统一描述,对于高速公路交通态势感知和交通运行优化等具有十分重要的理论意义和实际应用价值。实现上述任务的基础条件是相机自动标定和道路时空基准的建立。然而,高速公路形态多样、许多监控相机姿态可变,传统的交通监控相机自动标定方法在场景适应性、标定精度和速度等方面存在很大的不足,并且未能与道路有机统一。针对上述问题,本文以交通监控相机标定理论为基础,围绕高速公路场景下相机自动标定和Frenet坐标系自动建立问题展开研究,取得了以下创新性成果:（1）提出了一种基于车辆特征的道路消失点估计方法。针对高速公路道路消失点估计问题,本文基于深度学习技术设计了一种车辆方向估计网络,利用分类和偏移机制将道路消失点估计问题转换为车辆方向估计问题。在此基础上,结合级联霍夫变换实现对一组道路正交消失点的准确估计。同时,构建并发布了用于相机标定的车辆方向数据集。实验结果表明,所提方法有效提高了道路消失点的估计精度和稳定性。（2）构建了一种高速公路场景下的相机自动标定方法。针对不同高速公路场景下相机自动标定精度低的问题,本文分别从场景静态和动态约束两个角度出发,建立基于车道虚线、车道宽度和运动车辆的约束模型,结合道路正交消失点形成完备的初始标定条件,并利用三维重投影模型对相机参数进行迭代优化。实验结果表明,所提方法具备较高的标定精度,适用于广泛的高速公路场景。（3）设计了一种基于场景学习的快速相机自动标定网络。针对传统方法标定过程复杂、效率低下的问题,本文根据场景全局特征和相机参数之间的映射关系,设计了一种融合卷积注意力机制的深度标定网络。该网络将消失点估计、特征提取和相机姿态参数估计纳入同一过程,可直接通过单幅高速公路图像实现快速相机参数估计。同时构建并发布了一个多视角相机标定数据集。实验结果表明,深度标定网络对普通直线道路和曲率较小的弯曲道路具有较好的标定精度,运行时间远低于传统方法。（4）建立了基于高速公路几何形态的Frenet坐标系。为解决大范围道路区域内车辆运动轨迹统一描述的问题,本文在相机标定的基础上,通过引入Frenet坐标系概念建立了一种符合高速公路形态的坐标系,从而准确表达车辆与道路之间的相对位置关系。对于Frenet坐标系的自动建立,本文进一步提出了一种基于车辆运动轨迹的方法。实验证明,所提方法能够在不同高速公路场景下建立以道路为基准的坐标系统,并有效描述车辆相对于道路的空间坐标和运行轨迹。上述研究重点解决了高速公路场景下的相机自动标定和Frenet坐标系自动建立问题,实现了将现有标定技术与道路的有机结合,对进一步建立跨相机条件下统一的道路时空基准和获取全路段车辆目标运动参数打下了坚实的基础。此外,本文所建立的两个相机标定数据集,有效填补了该领域数据匮乏的缺陷,为深度学习在交通监控相机标定领域的应用提供了一定的数据支持。