近几年高速公路重大交通事故频发,由大型货车引起的交通事故尤为严重,本文通过对高速公路大型货车行驶状态实时检测关键技术的研究,开发实现了高速公路大型货车前端检测子系统,以用于对大型货车的行驶过程进行实时检测,为交通事故的处理提供有力证据材料。针对大型货车行驶状态检测本文采用基于视频的车辆检测技术,对运动车辆的检测、跟踪以及大型货车识别三个方面展开研究:1)车辆检测:根据高速公路场景的特殊性及系统实时性的要求,提出基于时空背景差分法结合阴影消除、跟踪种子补偿,去除噪声的影响,来提取清晰的前景目标,通过该方法可以消除场景中光照变化、扰动、空洞及阴影带来的干扰。2)车辆跟踪:由于高速公路车速快、车流量相对稳定、方向比较单一,主要问题在于车辆变道时车辆跟踪存在的跟丢情况及跟踪算法的速率。在对当前典型跟踪算法比较的基础上,本文利用Camshift算法和卡尔曼滤波相结合的方式进行车辆运动轨迹的预测,从而保证车辆变道时能被准确的跟踪。3)大型货车识别:大型车辆和中小型车辆车牌颜色不同,比较容易区分。但需要进一步细分大型车辆,可以通过提取大型车辆的特征参数识别出大型货车。本文首先采用基于车牌颜色来识别过滤大型车辆和中小型车辆;然后采用基于Meanshift的区域分割特征提取算法,分割大型货车与大型客车的正面图像,并根据分割后车辆图像区域边界线得到大型车辆特征参数与阈值进行对比,判断出大型货车和大型客车。基于上述关键技术的研究,开发实现了高速公路大型货车前端检测子系统,系统采用MFC技术、C++语言和OpenCV函数库完成。系统主要包括前端设备通信控制、车辆检测与识别、LED违法警示管理及违法数据传输管理等功能。通过大量实验证明所采用的车辆检测、跟踪及识别技术能较好的应用于高速公路大型货车行驶状态实时检测,为大型货车违法行驶造成的交通事故责任认定提供有力的证据支撑。