高速公路拥堵现象严重影响着人们的出行体验,降低了社会出行效率,此外,高速公路超速现象是引发高速公路交通事故的主要原因。所以,实现高速公路的智能化管理,实时测量车流量、车速等交通参数可以为道路拥塞时的紧急疏散以及车辆超速时的违章处罚提供依据,从而减少车辆行车延误和减少交通事故。目前交通参数的获取主要依靠微波雷达、地感线圈、超声波检测器、视频图像等,这些方法不适宜大范围全分布式监测,且容易受到极端天气的影响。本文提出基于分布式光纤声波传感的高速公路运行状况在线监测方案。与传统传感技术相比,分布式光纤声波传感技术不受恶劣天气影响,能长距离监测,可以对整条高速公路的交通参数如车速、车头间距、车流量等实现全分布式测量。此外,方案结合交通摄像机对超速等违章现象进行抓拍取证,将可感与可视结合形成立体化感知。本文具体工作内容如下:1.分别总结了智能交通系统中常用的传感技术,介绍了分布式光纤声波传感技术的优势,并阐述了分布式光纤声波传感技术的研究现状和传感原理。2.提出了一种基于分布式光纤声波传感的高速公路交通运行状况监测方法。在高速公路绿化带铺设传感光纤,通过光信号解调设备周期性发射相干光脉冲信号,将光纤沿线车辆运动产生的振动信号对光相位、偏振态等的调制信息解调成电信号,实时采集、传输给信号处理主机,根据采集得到的时空信号获得经过车辆的运动轨迹,并根据轨迹参数计算车速、车流量等交通参数。最后结合交通摄像机对超速等违章现象进行抓拍取证,满足可视化的应用需求。3.在分布式光纤感知过程中,设计了一种基于Hough变换等图像处理技术的光纤时空传感信号的运动车辆轨迹提取方法,以此计算车流量、车速等交通参数。在时域上累积分布式光纤声波传感采集到的信号,形成二维时空响应图,以膨胀、滤波、Hough变换等图像处理技术准确提取了简单背景噪声下的运动车辆轨迹,并根据轨迹参数分别计算车速、平均车头间距、车流量、车道空间占有率等交通参数。4.在超速等违章取证过程中,研究了基于改进的Le Net-5卷积神经网络的超速车辆牌照智能识别算法。通过仿真分析确定了C1、C3层的最佳特征图谱数目,更改了C3层的卷积规则,采用Re Lu作为激活函数,并采用Softmax作为输出层,改进的卷积神经网络在车牌字符的识别率达98.46%。