随着我国经济发展持续向好,道路交通运输的发展速度也呈现出逐年加速的迹象,与此同时,道路交通违法行为也日渐增多,而传统的道路交通监控系统面对这种新趋势显得力不从心,寻求新的解决方案刻不容缓,欧美等发达国家不约而同地将智能交通系统作为应对这一挑战的有力工具,而道路交通视频特殊路况识别算法就是智能交通系统的基础与核心,开展相关领域研究具有一定的意义。本文首先对于道路交通视频识别算法进行了整体方案设计。首先明确特殊路况为超速和拥堵,采用了先图像处理再特殊路况自动识别的总体设计思路,以增强算法鲁棒性。将算法分为视频优化处理算法、特殊路况判定算法和交互系统设计三个部分。通过前期调研和系统分析,视频优化处理分为天气分类和图像处理进行实现,特殊路况识别算法分为目标识别、目标跟踪以及路况判定进行实现。本文通过视频优化处理算法实现了对道路交通监控视频的自动分类处理。首先实现了视频自动分类算法,将天气分为晴天、雨天和低照度天气。分类特征采用了局部特征和整体特征相结合的特征提取方案,提取暗通道特征作为局部特征,提取饱和对比度特征作为整体特征,通过特征融合得到最终特征并采用多种机器学习方案进行学习,根据测试结果选择了XGBoost模型作为最终模型。然后进行了视频自动处理算法设计。对低照度图像进行了多种图像处理,并采用四维客观评价体系对处理效果进行评价,最终选择同态滤波作为低照度图像处理方案。对雨天图像建立了雨景图像的线性模型,并通过此模型成功实现了图像去雨纹的操作。本文在特殊路况判定算法部分实现了基于深度学习的特殊路况判定。将整个判定过程分为车辆识别、车辆跟踪和特殊路况判定三个部分分别进行实现。车辆识别系统实现了基于YOLOv5框架的目标识别,经过测试识别率达到85%以上。车辆跟踪系统实现了基于DeepSort框架的目标跟踪,2s内目标完整跟踪成功率超过90%。再利用目标识别和跟踪的结果提出了超速和拥堵路况判定算法,经过测试,算法能够实现超速和拥堵路况自主判定。本文在最后一部分,实现了人机交互系统设计与算法整合,并进行了相应的算法功能测试。利用整合后的交互系统算法实现了可视化视频读取、运行以及自动化标定。并利用整合结果进行了相关测试,测试结果显示道路交通识别算法可以有效地对道路交通路况进行识别判定,拥堵报警准确率达到95%以上。