近年来，随着高速公路的发展，不仅提高了交通运输的效率，给人们的生活带来了便利，同时也创造了社会的经济价值。然而，随着汽车保有量的大幅度提升，由于交通管理体制的混乱、管理手段的落后，以及人们严重缺乏高速公路交通安全意识，造成目前高速公路上各种交通事故频频发生，给国民经济造成了重大损失。因此，如何预防和减少高速公路交通事故的发生成为研究的热点问题。本文通过对湖南省高速公路事故发生的原因、特点、规律进行分析，建立了基于粗糙集的高速公路预警模型及评价标准，该系统主要分为三个部分：数据采集、数据处理和结果输出。数据采集部分使用移动终端集成设备如摄像头、加速度传感器、GPS，实时获取驾驶员所在车辆的转向盘图像、汽车加速度、车内环境音频、汽车地理位置等信息。然后对这些数据进行处理，获取汽车的行驶状态和操作状态。最终，实现了基于Android平台的高速公路预警系统。文章主要进行了以下几个方面的研究：（1）对课题的研究概况、采用方法和研究内容做了阐述，对于高速公路发生交通意外的国内预警机制做了描述，并比对国外的相关同类系统，指出了国内系统的不足之出。（2）事故预警系统研究必须在事故分析的基础上展开。为此，本课题对高速公路交通事故的特点和致因展开了归纳总结。特别针对湖南省高速公路事故的分布规律进行了分析，为后续的研究提供了基础。（3）研究了基于SQL的属性约简算法，发现了算法中存在的问题，提出一种由用户自定义精度的基于SQL的属性约简算法，并通过实验证明该算法的有效性。（4）将粗糙集理论引入高速公路预警系统，建立了基于粗糙集的高速公路预警系统模型。通过该模型对高速公路的事故影响因素进行了属性简约，去除一些冗余属性，然后通过层次分析法确定每个核心属性的权值。通过实证分析证明了基于粗糙集的高速公路预警系统模型的有效性。最后，将高速公路事故预警与移动终端结合起来，开发出基于Android平台的高速公路预警系统。该系统已成功在小米2S移动终端上成功运行。