近10年来,我国的高速公路建设得到了快速发展,至2010年我省高速公路网络已全面建成。但是随着经济的快速发展,在经济发达地区的高速公路的现有服务水平已日渐无法满足交通流量的快速增长,因此提高高速公路的效用就显得格外重要。提高高速公路的效用有多种方法,在建成高速公路上提高效用的一个实用经济的办法是采用自动监控方法取代现有的半自动监控方法,通过扩展监控软件功能可充分利用已有监控硬件设施。匝道口尤其是出匝道口作为高速公路日渐拥挤后首先会出现拥堵的位置,在现有高速公路上已出现常发性拥挤的情况,根据规范需按A11类监控水平设计监控软件。A11系统要求监控软件应具备交通异常自动判断功能,能针对常发性和偶发性交通拥挤实行主线控制,必要时可实行通道控制或匝道控制。根据这一要求利用匝道口视频采用检测监控软件实现从半自动控制到自动控制的转变,确保高速公路匝道管理,就成为必须的手段。本文就对以匝道管理控制理论为基础的视频检测监控软件系统做了详尽的研究,对视频监控在高速公路交通管理的信息分析处理这一新的实践领域做了具体的研究工作。本文按需求、设计、开发、测试过程研究了视频监控软件管理匝道口交通时实现的信息分析处理的技术。首先,本文仔细研究了软件需求,围绕着高速公路效用的国外实践及国内规范介绍了效用。具体则从欧洲使用效用措施的几个方面出发,阐述了效用措施的技术内容,然后结合我国2004年通用规范设定以及现有高速公路硬件情况,确定匝道控制采用的效用措施,即当匝道拥堵超过限值时采用重型车道启动和动态限速的预案。接着,本文根据需求进行软件架构设计,就上述效用措施及匝道控制算法确定系统架构,并进一步按此架构进行软件开发。本文设计的系统架构中设置有一个视频信息采集模块和两个信息处理模块,其中视频信息采集模块根据检测算法检测速度等交通流参数。第一个信息处理模块采用匝道控制理论设定匝道交通流汇入比阈值,系统流程判断拥堵(分析检测到的交通流参数计算出的交通流汇入比是否超过阈值),根据判断结果确定采用相应限速值从而实现动态限速。第二个信息处理模块为在启用重型车道时采用跟踪与轨迹识别算法监控非重型车是否进入重型车道。视频硬件是根据匝道口的具体情况确定为采用已安置的视频传感器,用于同时分别采集匝道口的匝道车流和主车道车流,以判别匝道拥挤。为了解决本文中的识别轨迹的难点,本文采用了基于隐马尔科夫的轨迹识别算法,并对几种不同形状的轨迹进行识别的实验,由训练样本训练出模型参数,计算测试样本对于模型的概率,其中概率最大的样本即认为是测试样本所属模型参数,根据测试,识别的准确率及实时性皆能符合规范要求。最后本文采用VC++语言实现了基于视觉的匝道口检测监控系统。系统可以判别匝道口拥挤程度,并决策是否进入拥堵状态,同时启动管理预案,即启用重型车道及动态限速,启用重型车道时检测小型车的轨迹是否违章进入重型车道。本文针对监控设计实践,在结合匝道管理算法与监控动态图像理解算法方面做了开创性的工作,将监控软件从信息采集阶段上升到信息分析处理与决策阶段,从而将监控软件的功能由半自动控制提升为自动控制,适应了高速公路对监控软件的迫切需求。希望本文提出的匝道口检测监控系统能够对当前高速公路自动检测监控研究和应用起到一定的借鉴作用。