智能交通监控是缓解城市交通问题的有效手段,先进的交通信息传感技术可以推进智能交通监控快速发展。激光雷达作为一种主动型传感器,具有抗干扰能力强、空间分辨率高、环境适应能力强等优点,成为智能交通监控的重要方式。本文利用激光雷达路侧部署方式,进行道路监控和交通数据采集,通过分析处理激光雷达点云数据,实现高分辨率微观交通信息提取,可以用于揭示交通拥堵、交通安全等问题内在形成机理与演化过程,主要贡献具体描述如下:(1)针对背景点云散乱点滤除和稀疏点云目标点提取问题,提出了基于背景重构的目标点云提取方法。该方法首先利用各方位角距离平均值和最大值构造背景点云数据集;然后分析车辆通过时点云高度变化特征,设计背景构建数据帧自动选取方式;最后将点云分为连续点、偶然点和分裂点,分别进行背景点滤除与目标点云提取。实验结果表明,本文所提方法有效范围可达100m,目标点云提取准确率可达93%以上。(2)针对稀疏点云条件下目标检测与跟踪问题,提出了基于多帧数据融合的目标检测与跟踪方法。该方法首先利用交通目标点间关联性和点云密度特征,设计基于DBSCAN聚类的目标检测算法;然后针对异常聚类问题,通过结合交通目标运动点云特征,设计基于历史帧融合的目标跟踪算法。实验结果表明,本文所提方法的目标检测准确率可以达到98%,目标跟踪准确率可以达到87%以上。(3)针对高分辨率微观交通信息提取问题,首先构建了交通目标边界盒模型,然后根据运动目标点云变化特征,分析设计了运动目标轨迹信息、运动速度和车头距提取与计算方法。实验验证部分,结合实例分析车辆的加减速行为、变道行为和车辆跟驰行为,揭示微观尺度下车辆行为特征与演化过程变化规律。