高速公路场景下监控视频分析,为获取场景内道路物理信息和车辆运行动态信息提供了有效途径。相机标定是建立二维图像和现实世界数据关联关系的先决条件,现有应用系统存在人工标定繁琐、对云台相机运动适应性较差等问题。同时,传统相机模型也较难针对弯道路段进行有效的道路实际里程信息构建。本文针对实际应用需求,开展如下几方面的研究工作:1.沿道路方向消失点的获取:针对消失点自动获取的问题,本文设计了一个消失点检测卷积神经网络,并考虑高速公路交通监控图像大小与像素关系,设计了网络输入输出层及损失函数。本文分别以VGG16与Dense Net201为主干网络开展实验分析,结果表明:针对1920*1080大小的高速公路监控图像,基于像素坐标系两方向消失点坐标的平均误差均小于10个像素。2.相机自动标定算法研究:本文依据VWL标定模型和YOLOv4目标检测网络,设计了一种基于车辆三维包络构建的相机自动标定算法方案,通过构建车辆三维包络搜索空间,并利用相机高度和Io U（交并比）信息建立相机最优参数筛选方法。本文以MVCCD数据集包含的高速公路场景开展实验,结果表明,各场景沿道路方向及垂直于道路方向平均误差为2.48%,场景各方向精度均在93%以上。3.弯道场景道路里程坐标系的构建:本文提出道路里程坐标系的概念,设计一个基于道路标线的相机标定参数优化方法,根据优化参数的世界坐标系位置信息建立了基于多项式拟合的道路线形描述方程,并依据几何关系,构建了面向弯道场景的道路里程坐标系。通过本文构建的道路里程坐标系对场景信息描述精度开展实验,结果表明:在各场景平均误差为1.68%,精度均在97%以上,有效提升了弯道场景的定位精度。4.基于里程信息的车辆运行状态获取的研究:对于高速公路弯道场景,本文使用道路里程坐标系描述并分析车辆位置信息、运行速度、变道行为;对于高速公路直道场景,设计了基于车辆轨迹世界坐标数据的交通量采集方法和车辆运行信息获取方法。本文通过获取的交通量信息（准确率达到94%）,利用服务水平的运行评价模型,进行高速公路运行状态分析;通过获取的车辆轨迹信息,开展了车辆运行状态分析。针对实际高速公路场景的实验结果表明,本文方法有效、可靠,具有较高实际价值。