恶劣的天气及交通异常状况常常给高速公路的安全带来巨大威胁,高速公路管理部门需要实时地掌握其辖区内各个路段的气象情况及交通状况,以便做出及时准确的应对决策。然而,目前主要依靠传感器等硬件设备提供的数据,经分析得到气象信息和交通信息,安装及维护成本高昂,且使用时间和环境条件可能影响其准确性。本文充分利用已经建立的高速公路监控体系,研究了基于高速公路监控视频的恶劣天气(雾、雨、雪)检测和交通异常状况(拥堵、停车、逆行)检测算法,通过对监控摄像头传入的视频数据的智能分析,得到该路段的天气信息和交通信息。本文算法结合了图像处理、计算机视觉及模式识别等领域的先进技术,对视频图像中的雾、雨、雪的视觉特征进行提取和分析,从而实现恶劣天气的检测和报警,同时对运动车辆进行跟踪,并对其进行行为分析,从而实现交通异常状况的检测和报警。本文分析了雾、雨、雪在监控视频中呈现出的视觉特征,针对雾区的模糊效应提出了基于Canny边缘的雾天检测算法。对于雨和雪的检测,基于监控视频分辨率小及噪声干扰大的特点,本文算法放弃传统的对雨滴和雪花的动态特性进行分析的方法,分析了雨天和雪天在车道上的视觉特征,针对湿滑道路的反光特性和图像钝化的特征,提出了反光度与图像锐度结合的道路湿滑程度评估方法,从检测道路是否湿滑的角度来实现雨天的检测,针对道路上积雪的颜色特征,提出了基于积雪颜色模型的积雪检测方法,从检测道路上是否覆盖积雪的角度来实现雪天的检测。针对交通异常状况的检测,本文首先分析了前景检测和背景重建过程中几种常用的技术,并通过实验对其效果进行对比,经分析,本文算法采用背景差分法与基于统计模型的背景重建与更新方法相结合,实现运动车辆的检测和跟踪,估算出车速、车流量及车辆行驶方向,并运用这些信息进行综合分析和判断,实现高速停车、逆行及拥堵状况的检测。本文使用了丰富的视频数据作为实验数据集,通过对实验结果数据的统计和分析,说明了本文算法在恶劣天气检测及交通异常状况分析中的有效性。基于本文算法实现了具有实用价值的智能分析系统,该系统与视频监控平台兼容,不仅能分析本地历史视频,而且能以多路并行轮询的方式分析在线实时视频,是高速公路信息服务体系中的重要组成部分,功能完整,灵活性高,它的应用将有效提高高速公路的管理能力和应急能力。