近年来,沙尘、雾霾及强光等低能见度天气频现,给公路交通与出行带来了巨大的安全隐患,严重影响到日常交通运营管理及出行者的生命财产安全。有鉴于此,对低能见度高发路段进行全天候监控、对相应灾害天气及时预警已经成为当下确保我国公路行车安全的迫切任务。借鉴国内外图像处理领域的相关研究成果,本文通过复用公路沿线密集架设的监控摄像设备,设计了一种基于优化暗原色先验理论的公路视频能见度检测方法。并在此基础上,参照相关能见度等级标准及安全行车措施,开发了一款基于Java EE的公路能见度检测与预警系统。本文的研究内容如下:(1)能见度检测方法。通过将图像处理领域的暗原色先验理论与空气能见度计算模型相结合,设计了一种基于优化暗原色先验的视频能见度检测方法。该方法在已知摄像头与识别目标物之间的实际距离及偏移角度的基础上,通过将监控视频帧转化为灰度图像,提取图像中隐藏的大气光值和透射率等特征参数,并依据摄像头检测装置和能见度计算模型的几何特征估测道路的能见距离。仿真实验结果表明,优化后暗原色先验的能见度检测算法测量的能见度误差结果均在15%以内,且处理的去雾图像保真度较高。(2)能见度预警策略及系统。参考相关行业标准及交通管制措施,并运用公路能见度安全限速模型,设计了面向驾驶员的、不同能见度等级下的预警策略。针对能见度预警的应用需求,对公路能见度检测与预警系统的框架结构、工作流程进行了设计,并完成了下位机元器件的选型工作。针对城市雾霾和山区雾气两种实际道路环境的分析结果表明,该系统可以提供路段走向、雾气浓度、驾驶操作建议、最大行车速度及最小跟车距离等预警提示信息,能够满足实际路况的预警需求。(3)公路能见度检测与预警系统研发。该系统主要由路网中心服务器和检测现场下位机两部分构成。其中,上位机服务器采用Java EE技术实现,具有包含表现层、业务层、实体层的分层结构,向终端用户提供设备配置参数展示、道路能见度预警等功能。下位机子系统则经过执行工控机嵌入程序,针对现场监控视频进行图像采集和能见度计算。系统功能与性能测试表明,该系统能够满足公路能见度检测与预警的业务功能需求,并有较好的安全性和稳定性。