交通道路车辆监控系统在智能交通系统中发挥着重要作用。随着雾霾天气频频的出现在我国大部分地区,环境问题越发严重,导致单幅雾霾车辆图像质量降低、对比度不明显、图中颜色和细节丢失。原有的智能交通系统在车辆监控系统中已无法满足此类雾霾天气下的车辆检测。为了解决这一问题,满足人类对交通道路实时系统的观察和辨别,本文以郑州市交通道路车辆监控系统为例,对雾霾天气下的单幅不同类别的车辆图像做了去雾霾处理,随后又分别进行了车辆检测分析。文章的主要研究工作和创新点如下:1、本文首先分析了郑州市雾霾天气下交通道路实际情况和郑州市交通道路车辆监控水平;其次分析对比一般情况下的车辆图像和雾霾天气下的单幅雾霾车辆图像;最后根据交通道路车辆监控目标的不同,对交通道路车辆监控图像做了分类,为本文图像去雾霾处理和车辆检测做了铺垫。2、以郑州市雾霾天气下交通情况为例,对图像去雾霾算法做了分析和处理。本文是从单幅雾霾车辆图像出发,在软件和硬件结合的基础上,对单幅雾霾车辆图像进行去雾霾处理。首先分析国内外的单幅去雾霾算法,其次用单幅去雾霾算法对郑州市雾霾天气下交通道路车辆图像做处理,根据实验结果得出,常用的图像增强代表性去雾霾算法并不会满足所有的交通道路场景,尤其是复杂的单幅雾霾车辆图像场景下。针对这一问题,本文提出了在雾气遮罩基础上改进的融合策略去雾霾方法,实现了复杂单幅雾霾车辆图像中去雾霾的要求。3、对去雾霾后的单幅车辆图像进行了车辆检测。本文采用混合高斯模型下的基于光流法算法对车辆图像进行检测。最后根据检测率和误检率对车辆检测做了有效评估。